污水监测：CPS用于浓缩污水样本以进行微生物组分析

该研究通过使用InnovaPrep Concentrating Pipette Select（CPS） 对废水样本进行高效浓缩富集，结合RT-qPCR和多重分子测序技术，成功检测到SARS-CoV-2 RNA及其变异株特征，并全面解析了废水微生物组的组成与功能。

CPS的应用显著提升了低浓度病原体的检测灵敏度，支持了大体积废水样本（5.76 L）快速浓缩至可用体积，为后续宏基因组和变异分析提供了高质量核酸样本，证明了CPS在复杂环境样本处理中的高效性与可靠性。

图1.样本处理流程图

图2.报告的COVID-19病例及相关风险（左轴）与RT-qPCR检测SARS-CoV-2 N蛋白（右轴）

蓝色圆圈表示检测到SARS-CoV-2，带“X”的圆圈表示未检测到；箭头标注了进行高级分子分析的样本日期；金条为每日新增病例，黑虚线为7日移动平均，蓝线为N拷贝数/L，红线为COVID-19风险评分。

该图显示废水中的病毒浓度与社区病例数及环境风险评分高度一致，验证了废水监测作为疫情预警工具的可行性。

图3.废水中SARS-CoV-2变异株的渗透率（Penetrance of SARS-CoV-2 variants recovered from wastewater）  

上图条形图显示各变异位点在样本中的检出次数，下图热图显示各突变在共识序列中的 reads 渗透率（%），插图为SARS-CoV-2结构示意图。

该图揭示了废水中SARS-CoV-2变异株的动态变化，表明废水测序可有效追踪社区中流行毒株的演变。

图4.DNA宏基因组测序的微生物组谱图（Microbiome profiles employing DNA metagenomic sequencing）   

A) 细菌门水平相对丰度堆叠图；B) 属水平相对丰度堆叠图（按科分组）；C) 最丰富物种的热图（相对丰度>0.2%）；D) 古菌、原生生物、真菌和病毒的相对丰度热图。

该图全面展示了废水微生物组的多样性和组成，突出了CPS浓缩后样本中微生物群落的高分辨率检测能力。

图5.废水中SARS-CoV-2变异株的渗透率（Penetrance of SARS-CoV-2 variants recovered from wastewater）

A) RNA病毒相对丰度热图；B) 检测到的AMR基因表达堆叠图（按类别着色）；C) 毒力因子表达堆叠图（按分类单元着色）；D) 最丰富GO术语的相对表达热图（按类别分组） 

该图揭示了废水中活性微生物的功能特征，包括抗生素抗性基因和毒力因子的表达，凸显了废水在监测社区健康威胁中的价值。

本研究表明，废水微生物组分析可作为社区传染病监测的强大工具，尤其在COVID-19疫情期间表现出高灵敏度和预警能力。

研究中使用的InnovaPrep CPS系统在样本前处理中发挥了关键作用，其高效浓缩能力（支持大体积样本处理、高回收率、快速操作）显著提升了低浓度病原体的检测灵敏度，并兼容下游多种分析技术（如qPCR、测序）。

未来，CPS系统可进一步拓展至多重病原体监测、抗生素抗性基因追踪、外泌体分离等领域，助力构建全球废水生物监测网络，为公共卫生决策提供实时、全面的数据支持，真正实现“从废水到预警”的智能防控体系。

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