Toward a unified approach: Considerations for bioinformatic and sequencing activities & data in wastewater surveillance of biologic public health threats
Notice bibliographique
Résumé
Genomic technologies like PCR and next-generation sequencing (NGS) have greatly advanced public health surveillance, especially during COVID-19, by enabling detailed tracking of pathogen spread, origins, and variants. While PCR is vital for targeted detection, falling NGS costs have made large-scale, high-throughput sequencing more feasible, supporting broader pathogen monitoring—including the detection of vaccine escape variants and new strains. NGS applied to wastewater offers valuable population-level insights but faces challenges such as variable sample complexity, the need for skilled staff, suitable platforms, and robust IT infrastructure. Although there are currently a lot of efforts towards defining guidelines for sampling, analysis, and integrating wastewater data into public health policy, such as the recently published International Cookbook for Wastewater Practitioners, they often lack universal applicability, emphasizing the analytical approaches in favour of the NGS-based ones. However, standardising protocols for sampling, sequencing, and analysis is crucial to ensure reliable, comparable data across surveillance systems worldwide. Pilot studies and continuous refinement are recommended to overcome implementation hurdles and fully realise the benefits of NGS in wastewater surveillance. This work attempts to outline these challenges and opportunities across the entire wastewater surveillance workflow, from data generation to reporting, and provide some concrete suggestions and considerations across the spectrum of activities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,229 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,042 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».