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Record W7115028977

Investigating the degradation kinetics of SARS-CoV-2 Viral RNA in wastewater

2025· dissertation· en· W7115028977 on OpenAlexafffund

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicSARS-CoV-2 detection and testing
Canadian institutionsMcGill University
FundersPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaMcGill University
KeywordsDegradation (telecommunications)WastewaterKineticsRNASewage treatmentBacteria
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La surveillance des eaux usées (SEU) est largement reconnue pour le suivi du SARS-CoV-2 et d'autres agents infectieux dans les communautés. Ainsi, comprendre la dégradation microbienne est essentiel pour modéliser avec précision les réseaux d’égouts et optimiser la récupération des données dans les programmes de surveillance. Lors d’un projet antérieur, notre groupe a observé que le séquençage par amplicons en tuilage du génome pour l’identification des variants du SARS-CoV-2 à partir des eaux usées permettait de détecter davantage de variants lorsque les échantillons étaient prélevés au sein même du réseau d’égouts (c’est-à-dire à proximité du point d’émission) que lorsqu’ils étaient prélevés à l’entrée des stations d’épuration (STEP). Nous avons réanalysé les données de séquençage historiques collectées entre 2021 et 2022 à partir d’échantillons issus de différentes STEP. La profondeur de séquençage était systématiquement plus faible à l’extrémité 5’ qu’à l’extrémité 3’, ce qui est cohérent avec le choix mondial des cibles du gène N pour la SEU. De plus, la profondeur de séquençage moyenne relative à proximité de l’extrémité 5’ augmentait à mesure que la taille des municipalités diminuait, et entre l’été et l’hiver, suggérant une dégradation plus marquée de l’ARN dans les réseaux d’égouts plus vastes, avec des temps de rétention plus longs et des températures plus élevées. Ces observations ont conduit à l’hypothèse que les sites génomiques présentent une sensibilité variable à la dégradation. Il a également été postulé que l’évaluation des niveaux différentiels de dégradation à travers le génome pourrait fournir des informations clés permettant d’estimer rétrospectivement le niveau d’excrétion virale. Les études précédentes sur la dégradation du SARS-CoV-2 dans les eaux usées se sont limitées aux gènes N et E, situés près de l’extrémité 3’, sans étudier en profondeur les caractéristiques de la dégradation sur l’ensemble du génome. Notre étude visait à caractériser la cinétique de dégradation de différents sites du génome du SARS-CoV-2 à partir d’une expérience en microcosme en laboratoire, avec des cibles RT-qPCR variées. Dans cette expérience, des eaux usées brutes et des témoins abiotiques ont été enrichis en matières fécales positives au COVID-19 et incubés pendant huit semaines à 7 °C, 14 °C et 22 °C. Nous avons quantifié le gène N (extrémité 3’), le gène Orf1b (au centre) et le gène Orf1a (près de l’extrémité 5’) pour estimer leur dégradation. En supposant une cinétique de dégradation d’ordre un, toutes les cibles ont présenté des taux de dégradation et des constantes de sensibilité thermique comparables. Toutefois, les témoins abiotiques (eaux usées autoclavées ou inactivées par l’azide de sodium) et les différentes méthodes d’extraction (concentration par billes magnétiques et extraction automatisée via miQron [Galenvs Sciences] comparées à la filtration et l’extraction AllPrep PowerViral DNA/RNA [Qiagen]) ont donné lieu à des constantes plus élevées, suggérant que l’association aux solides floculés présents dans les eaux usées brutes réduit la dynamique apparente de dégradation

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.047
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.249 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
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