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SARS-CoV-2ウイルス濃度
SARS-CoV-2ウイルス濃度
O
対応者:OpenHealth - Customer Success Center
1年以上前に更新
    • 定義

      SARS-CoV-2ウイルスの濃度は、SARS-CoV-2 RNAを特定する参照配列が1ミリリットル中に何回現れるかを示すものです。

      コピー数はqRT-PCRで測定しています。

      SARS-CoV-2ウイルス濃度指標は、1ミリリットルあたりのコピー数で表示されます。

      方法

      サンプルはこちら

      • 全体的なキャリッジ率のモニタリング:毎日、500mlの排水を2サンプル提供する。これらのサンプルは、24時間の平均値で、それぞれ、全体的な体質から、また、体質に応じたものです。ネットワークセパレートシステム(RS)およびコンバインドシステム(RU)

      • 空間分布:特定されたサンプリングポイントで、500mLの廃水を瞬間的に採取(3時間以内)。これにより、ネットワークを収集部門に分解し、地域の傾向を特定することができます。

      分析

      BMPMでは、以下のプロセスでサンプルの分析を行っています。

      - を抽出する。

      - をRT PCRで増幅させた。

      - 不活化SARS-CoV-2標準物質との比較により定量化する。

      使用するキャリブレーションラインは以下の通りです。

      *使用したSARS-CoV-2不活性化2×105cg/mlコントロールは以下の通りです。

      EDX SARS-COV-2 スタンダード(ロット 273020、有効期限 31-01-2020) Exact Diagnostics, FORTWORTH.TX, USA

      *Le contrôle de SARS-CoV-2 inactivé à 2 x 105cg/ml utilisé est le suivant : EDX SARS-COV-2 Standard (lot 273020, expiration 31-01-2020) Exact Diagnostics, FORTWORTH.TX, USA

      私たちのリターンでは、4つの集中領域が定義されました。

      • 緑:160コピー/ml以下の濃度に対応する、保有率が低い(人口の0.4%未満)地域

    • 黄色:160~480コピー/mlの濃度に対応するキャリッジの多い地域(少なくとも人口の0.4%~1.2%)。

    • オレンジ:480~1600コピー/mlの濃度に対応する高キャリッジ領域(少なくとも人口の1.2%~4%)。

  • 赤:1600コピー/ml以上の濃度に対応する非常に高いキャリッジ率(人口の4%以上)を有する地域

キャリーレートの定義

のことです。ウェブベースは、SARS-CoV-2 / COVID-19の疫学的モニタリングのための強力なツールとなる可能性があります。実際、排水の疫学的モニタリングは、SARS-CoV-2 / COVID-19を確実に検出することができます。

  • COVID19の発生を5~6日程度想定しています。

  • 疫病の影響を受ける人口の推定値無症状例もカウント,

  • 感染源を地理的に特定できる可能性があります。

COVID19のウイルスサイクルにより便中にウイルスが放出される腸管期(Wölfel他、2020年).

SARS-CoV-2のクリアランスを9例まとめて調べたところ、発症1週間後には107RNAコピー/gの糞便であったが、発症3週間後には103RNAコピー/gに減少した。

提供されたデータの解釈のために、私たちは以下の値を取ります。107 RNAコピー/gとして、流行の再来を監視しています。

フランス国立大腸肛門病学会(SNFCP)は、個人が拒絶するスカムの平均重量を150g/日と推定しています。

そのため、私たちは提供されたテーブルの横軸が1000の場合i.

例えば、マルセイユの場合.

セパレート型ネットワークの人口に対して、1日あたり70×106リットルの水を生産することを意味します。人口64万人.そのため、排水の発生は175 l / 住人 / 日。

組み合わせたネットワークの人口に対して、1日あたり120×106リットルの水を生産することを意味します。人口360,000人.そのため、排水の発生は200 l / 住人 / 日。

この条件下では、したがって、本手法の検出閾値(50コピー/ml)は0,125 %人口比無症状でもSARS COV2の影響を受ける。

コローリー

また、バリアント濃度は、以下の式で推定することができます。

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