P. Alvariño, I. Barbeito, E. Beade, R. Cao Abad, L. de Chiara, N. Estévez, B. Freire, P. Gallego, I. Iglesias, S. Ladra, I. López de Ullibarri, D. Posada, M. Poza, S. Rumbo, J. Tarrío, L. Tomás, N. Trigo, M. Vaamonde, J. Vallejo
Un problema relevante en el contexto de la pandemia COVID-19 es el de la monitorización de la progresión de las variantes de SARS-CoV-2. Por otra parte, la cuantificación del material genético de SARS-CoV-2 en muestras de aguas residuales ha resultado muy útil para la evolución de la pandemia. Además, la secuenciación del material genético presente en aguas residuales permite detectar mutaciones específicas de variantes. En este trabajo se propone un modelo para el proceso generador de datos obtenidos por secuenciación que se expresa en términos de las proporciones de variantes presentes en la población. La verosimilitud admite una expresión cerrada como función de las proporciones de variantes, lo cual permite la estimación máximo verosímil de dichas proporciones. El buen comportamiento del método propuesto se evalúa tanto por medio de simulación como a partir de muestras obtenidas in vitro en las que las proporciones de variantes son controladas por los experimentadores.
Keywords: COVID-19, estimación de máxima verosimilitud, muestras agregadas, SARS-CoV-2, variantes
Scheduled
Invited Session Contributions of Statistics and Operations Research to COVID-19 I
June 10, 2022 10:10 AM
Auditorium
