Optimization of the Primary Sludge Processing Method for Wastewater Genomic Surveillance of SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Wastewater genomic surveillance (WWGS) of SARS-CoV-2 is typically performed using influent wastewater, but the approach is challenging due to degradation as well as low target concentrations in wastewater. This could be alleviated by utilizing primary sludge; however, this matrix is prone to sequencing library failures. Our study focuses on developing a robust primary sludge-based SARS-CoV-2 genome sequencing method. The study was conducted using 30 parallel influent wastewater and primary sludge samples collected during three different time periods, under three clinically predominant SARS-CoV-2 Omicron lineages in Ottawa, Canada. Results showed that our approach consistently recovered near-complete (≥90%) SARS-CoV-2 genomes from both influent wastewater and primary sludge samples. Prevalent lineage and single nucleotide variant (SNV) profiles were identical ( p > 0.05) between influent wastewater and primary sludge. Further analysis indicated that a similar ( p > 0.05) number of rare SNVs were detected between influent wastewater and primary sludge. Overall, our approach enables the sequencing of the most concentrated sources of genetic material within the wastewater matrix, providing valuable insights for public health forecasting of infectious disease prevalence beyond the COVID-19 pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».