基于废水的预测COVID-19病例使用随机森林算法与菌株流行数据:拉脱维亚五个城市的案例研究
Brigita Dejus1, Pāvels Cacivkins2, Dita Gudra3
1Water Research and Environmental Biotechnology Laboratory, Riga Technical University, Kipsala 6A-263, Latvia.
基于废水的流行病学 (WBE) 有效地提前两周预测了COVID-19的爆发. 一个随机的森林模型包含了SARS-CoV-2菌株数据,显著提高了累积病例的预测准确性.
科学领域:
- 环境科学和公共卫生监督.
- 病毒学和分子诊断.
- 流行病学和预测建模.
背景情况:
- 基于废水的流行病学 (WBE) 为早期爆发警告提供了快速,经济高效的SARS-CoV-2检测.
- 疫情强度和通过WBE的流行病进展之间的定量联系需要进一步调查.
- 在废水中监测SARS-CoV-2可以提供重要的公共卫生见解.
研究的目的:
- 调查WBE用于监测拉脱维亚废水中的SARS-CoV-2.
- 用WBE数据提前两周预测累积的COVID-19病例.
- 评估废水RNA度,菌株流行率和COVID-19病例数量之间的相关性.
主要方法:
- 实时定量PCR用于检测废水中的SARS-CoV-2 N1,N2和E基因.
- 针对性测序受体结合域 (RBD) 和素裂解部位 (FCS) 区域,用于菌株识别.
- 开发了线性和随机森林模型,以将废水数据与COVID-19病例预测相关联.
主要成果:
- 随机森林模型在预测累积的COVID-19病例方面表现出更高的准确性.
- 纳入SARS-CoV-2菌株流行数据增强了预测模型的性能.
- 废水中的RNA度与报告的COVID-19病例相关.
结论:
- WBE是早期COVID-19爆发检测和预测的宝贵工具.
- 集成基因组监测数据的随机森林模型提高了WBE的预测能力.
- 这项研究为公共卫生战略提供了对环境监测的见解.
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