Sequencing and variant calling of SARS-CoV-2 from floor swabs: a potential tool for identifying emergent lineages
Notice bibliographique
Résumé
Ongoing viral evolution is a key driver of global pandemics, such as COVID-19, contributing to the repeated emergence and spread of new variants of concern. Identifying emerging viral variants is crucial for controlling the spread of infection; however, patient testing is not always feasible, and clinical samples are not routinely sequenced. As a result, new approaches, such as environmental-based surveillance, are needed for monitoring genetic diversity. Floor swabs provide greater spatial resolution than other environmental sampling approaches, but pose challenges for genomic analyses due to microbial RNA/DNA yields. We investigate the potential of obtaining whole-genome diversity data from floor swab samples to detect circulating lineages of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Floor swabs (n=23) were collected and sequenced from public locations in Ottawa, Canada, during December 2022, and were compared with contemporaneous human samples. Low biomass recovery remained a challenge, as approximately half of the swabs did not yield sufficient genetic material for analysis. The most commonly identified lineages from the floor swabs were XBB, while B (12.5%) and BA (12.5%) lineages appeared less frequently. In contrast, swab results from humans most often identified BQ (49.3%), BA (23.8%) and BF (17.8%), with XBB detected at a lower prevalence (2.7%). XBB became the dominant lineage in the region in the month following floor swab collection, suggesting that floor swabs may offer early signals of emerging outbreaks in comparison with hospital-based clinical sampling. This may suggest a role for floor swabs in outbreak prediction; however, larger studies are needed to validate this approach.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».