Enabling accurate and early detection of recently emerged SARS-CoV-2 variants of concern in wastewater.
Enabling accurate and early detection of recently emerged SARS-CoV-2 variants of concern in wastewater.
复制标题
在废水中，可以准确和早期检测最近出现的SARS-COV-2变体。
DOI：
10.1038/s41467-023-38184-3
复制
发表时间：
2023-05-17
影响因子：
16.6
通讯作者：
Treangen TJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sapoval N;Liu Y;Lou EG;Hopkins L;Ensor KB;Schneider R;Stadler LB;Treangen TJ
随着临床检测的减少，废水监测可以对社区中出现的SARS-CoV-2关注点变体（VoCs）提供至关重要的监测。在本文中，我们提出了QuaID，一种新的基于准唯一突变的挥发性有机化合物检测生物信息学工具。QuaID的好处有三方面：(i)提供长达3周的VoC检测，（ii）准确的VoC检测（在模拟基准测试中精度为95%），以及（iii）利用所有突变签名（包括插入和删除）。Sapoval等人介绍了基于准唯一突变的SARS-CoV-2变异检测的生物信息学工具QuaID。QuaID利用所有突变，包括插入和缺失，并在变异传播的早期提供精确的检测。
As clinical testing declines, wastewater monitoring can provide crucial surveillance on the emergence of SARS-CoV-2 variant of concerns (VoCs) in communities. In this paper we present QuaID, a novel bioinformatics tool for VoC detection based on quasi-unique mutations. The benefits of QuaID are three-fold: (i) provides up to 3-week earlier VoC detection, (ii) accurate VoC detection (>95% precision on simulated benchmarks), and (iii) leverages all mutational signatures (including insertions & deletions). Sapoval et al. introduce QuaID, a bioinformatics tool for SARS-CoV-2 variant detection based on quasi-unique mutations. QuaID leverages all mutations, including insertions and deletions, and provides precise detection of variants early in their spread.
登录
查看更多内容
影响因子：
12.8
作者：
Brunner, F. S.;Brown, M. R.;Bassano, I;Denise, H.;Khalifa, M. S.;Wade, M. J.;van Aerle, R.;Kevill, J. L.;Jones, D. L.;Farkas, K.;Jeffries, A. R.;Cairns, E.;Wierzbicki, C.;Paterson, S.
通讯作者：
Paterson, S.
影响因子：
16.6
作者：
Smyth DS;Trujillo M;Gregory DA;Cheung K;Gao A;Graham M;Guan Y;Guldenpfennig C;Hoxie I;Kannoly S;Kubota N;Lyddon TD;Markman M;Rushford C;San KM;Sompanya G;Spagnolo F;Suarez R;Teixeiro E;Daniels M;Johnson MC;Dennehy JJ
通讯作者：
Dennehy JJ
影响因子：
30.8
作者：
Turakhia, Yatish;Thornlow, Bryan;Hinrichs, Angie S.;De Maio, Nicola;Gozashti, Landen;Lanfear, Robert;Haussler, David;Corbett-Detig, Russell
通讯作者：
Corbett-Detig, Russell
影响因子：
5.8
作者：
Huang, Weichun;Li, Leping;Marth, Gabor T.
通讯作者：
Marth, Gabor T.
影响因子：
28.3
作者：
通讯作者：
--