Spatiotemporal structure of SARS-CoV-2 mutational frequencies in wastewater samples from Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Starting October 2021, the Ontario wastewater surveillance initiative has used next-generation sequencing (NGS) to monitor SARS-CoV-2 RNA in wastewater samples. The fragmented and heterogeneous nature of these data precludes using comparative methods that require full-length genome sequences. In this study, we investigate the utility of the inner product of the vectors of mutation frequencies to quantify the temporal and spatial structure of these data. Raw sequence data were trimmed and mapped to the SARS-CoV-2 reference genome to extract mutation frequencies and coverage statistics. These data were filtered for samples with incomplete metadata, positions with insufficient coverage ( > 100 reads), or mutations with frequencies below 1%. For every pair of samples, we calculated the inner product D ( x, y ) of the respective mutation frequency vectors x and y , and normalized by . In total, we processed 1,619 samples from October 2021 to June 2023. The average depth was 7,693 reads, with mean coverage of 24,853 nt. A total of 241,078 mutations were detected in these samples. We restricted our analysis to 20 consecutive months with samples from at least one health region per month. A projection of the resulting distance matrix revealed substantial temporal structure largely driven by the rapid spread of variants of concern. Genetic similarity, as quantified by the normalized dot product of mutation frequencies, was significantly negatively correlated with the geographic distance between sampling locations. These results suggest that spatial differentiation in the genomic variation of SARS-CoV-2 among wastewater samples can be measured, even at the relatively small scale of a single province.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».