Impact of wastewater characteristics and weather events on the N2 and N1 gene target ratios during wastewater surveillance of SARS-CoV-2 at five treatment plants and an upper sewershed location
Notice bibliographique
Résumé
Recent fluctuations in the N2/N1 gene target ratios of SARS-CoV-2 were observed in wastewater, even when the dominant variant remained unchanged. This suggests that N2/N1 variations are influenced not only by viral mutations but also by external factors. While previous studies examined the effects of wastewater parameters on SARS-CoV-2 concentrations, there remains a knowledge gap regarding their specific impact on different gene targets. The main objective of this study was to identify external factors that contribute to the observed changes in the N2/N1 ratios in wastewater apart from reduced PCR sensitivity caused by mutations in the variants of concern. Examined factors included wastewater characteristics (pH, wastewater temperature, total and volatile solids, and turbidity) and weather events (precipitation, snow cover, and ambient temperature). Composite samples were collected over a 17-month period from five wastewater treatment plants and an upper sewershed location, spanning several seasons and weather events. SARS-CoV-2 RNA concentrations were measured using RT-qPCR using the N1 and N2 gene targets, and advanced statistical analyses were applied to assess trends and correlations. The results indicate that wastewater characteristics and weather events significantly impact the N2/N1 ratios, with additional effects from sewer size, type, and location. No single parameter consistently impacted the N2/N1 ratio across all sites, rather, impacts were site-specific. However, volatile solids and turbidity showed consistent correlations with N2/N1 ratios at all wastewater treatment plants. Understanding these external impacts is essential for accurately interpreting the changes in N2/N1 ratios and improving wastewater-based epidemiology efforts.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».