Unveiling the global urban virome through wastewater metagenomics
Notice bibliographique
Résumé
Understanding global viral dynamics is critical for public health. Traditional surveillance focuses on individual pathogens and symptomatic cases, which may miss asymptomatic infections or newly emerging viruses, delaying detection and response. Wastewater-based epidemiology has been used to track pathogens through targeted molecular assays, but its reliance on predefined targets limits detection of the full viral spectrum. Here, we analyse longitudinal wastewater samples from 62 cities across six continents (2017-2019) using metagenomics and capture-based sequencing with probes targeting viruses associated with gastrointestinal disease. We detect over 2500 viral species spanning 122 families, many with human, animal, or plant health relevance. The bacteriophage family Microviridae and plant virus family Virgaviridae dominate the metagenomic dataset, while Astroviridae and Picornaviridae prevail in the capture-based sequence dataset. Virus distributions are broadly similar across continents at the family and genus levels, yet distinct city-level fingerprints reveal geographical and temporal variation, enabling spatiotemporal surveillance of viruses such as astroviruses and enteroviruses. Global wastewater-based epidemiology enables early detection of emerging viruses, including Echovirus 30 in Europe and Tomato brown rugose fruit virus. These findings highlight the potential of wastewater sequencing for the early detection of emerging viruses and population-wide virome monitoring across diverse hosts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».