Combining analysis of individual and wastewater whole genome sequencing improves SARS-CoV-2 surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Effective pathogen surveillance is critical for public health decision-making, with both individual and environmental monitoring playing essential roles. While wastewater (WW) and individual whole genome sequencing (WGS) have been used to monitor SARS-CoV-2 dynamics, their complementary potential for enhancing national-level genomic surveillance remains underexplored. This study aimed to evaluate the unique and combined contributions of WW and individual WGS to genomic surveillance. We conducted SARS-CoV-2 WGS on over 4000 WW samples and 23,000 individual samples across Northern Ireland (NI) between 2021 and 2023. SARS-CoV-2 RNA was amplified using the ARTIC nCov-2019 and Mini-XT protocols and sequenced on Illumina MiSeq. Variant compositions in WW data were analysed using Freyja and compared to individual data using time series analysis, correlation assessments, and volatility measurements via numerical derivatives, with mean absolute error (MAE) calculations used to assess concordance. Wastewater treatment plants (WWTPs) were ranked by concordance to individual WGS data. WW and individual WGS complementarity was quantified by mutation classification and overlap analysis. Temporal curve shifting was used to identify lags or leads in variant detection and to infer differences in geospatial spread between WW and individual sequencing data. We confirmed strong concordance between WW and individual variant compositions (mean MAE = 6.2 %). MAE was inversely correlated with sequencing rate (Pearson r=-0.37, p < 0.001) and increased during periods with more circulating variants, highlighting the value of increased sequencing efforts during volatile periods. The population size served by a WWTP was not a reliable indicator of how well its variant composition matched that of the national individual sequencing programme. Both individual and WW-based sequencing (WBS) detected unique, as well as common mutations. Patterns of variant spread within NI were consistent between both programmes (Pearson r = 0.63, p = 0.036), providing complementary insights into variant trends and geospatial spread. We demonstrate that integration of individual and WW WGS data offers more comprehensive SARS-CoV-2 genomic surveillance and improves confidence in predictions of variant composition and spread.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».