<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0372-9311</issn><issn publication-format="electronic">2686-7613</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Central Research Institute for Epidemiology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">19044</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.36233/0372-9311-801</article-id><article-id pub-id-type="edn">ZKDVGQ</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>SCIENCE AND PRACTICE</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>НАУКА И ПРАКТИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Substantiation for the choice of sample size calculation methods for effective monitoring of relevant pathogens within genomic epidemiological surveillance</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Обоснование выбора методов расчёта объёма выборки для эффективного мониторинга актуальных патогенов в рамках геномного эпидемиологического надзора</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-6759-1907</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Gladkikh</surname><given-names>Anna S.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Гладких</surname><given-names>Анна Сергеевна</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Cand. Sci. (Biol.), senior researcher, Laboratory of molecular genetic monitoring</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>канд. биол. наук, с. н. с. лаб. молекулярно-генетического мониторинга</p></bio><email>angladkikh@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0009-2683-084X</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Naydenov</surname><given-names>Dmitry D.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Найденов</surname><given-names>Дмитрий Дмитриевич</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>junior researcher, Laboratory of molecular genetic monitoring</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>м. н. с. лаб. молекулярно-генетического мониторинга</p></bio><email>dmitnayd@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0005-7291-5167</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Kotsar</surname><given-names>Oleg V.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Коцарь</surname><given-names>Олег Владимирович</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>researcher, Laboratory of biomedical statistics</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>н. с. лаб. биомедицинской статистики</p></bio><email>kotsar@pasteurorg.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0009-2488-3630</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Belykh</surname><given-names>Tatiana I.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Белых</surname><given-names>Татьяна Ивановна</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Cand. Sci. (Physics and Mathematics), Associate Professor, Department of mathematical methods and digital technologies</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>канд. физ.-мат. наук, доцент каф. математических методов и цифровых технологий</p></bio><email>belyhti@bgu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff2"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5500-0169</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Dedkov</surname><given-names>Vladimir G.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Дедков</surname><given-names>Владимир Георгиевич</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Cand. Sci. (Med.), Deputy director for science</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>канд. мед. наук, зам. директора по науке</p></bio><email>vgdedkov@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Saint Petersburg Pasteur Institute</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">ФБУН «Научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии имени Пастера»</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff2"><aff><institution xml:lang="en">Baikal State University</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВО «Байкальский государственный университет»</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2026-07-12" publication-format="electronic"><day>12</day><month>07</month><year>2026</year></pub-date><volume>103</volume><issue>3</issue><issue-title xml:lang="en"/><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>386</fpage><lpage>397</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2026-01-30"><day>30</day><month>01</month><year>2026</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2026, Gladkikh A.S., Naydenov D.D., Kotsar O.V., Belykh T.I., Dedkov V.G.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2026, Гладких А.С., Найденов Д.Д., Коцарь О.В., Белых Т.И., Дедков В.Г.</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Gladkikh A.S., Naydenov D.D., Kotsar O.V., Belykh T.I., Dedkov V.G.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Гладких А.С., Найденов Д.Д., Коцарь О.В., Белых Т.И., Дедков В.Г.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://microbiol.crie.ru/jour/article/view/19044">https://microbiol.crie.ru/jour/article/view/19044</self-uri><abstract xml:lang="en"><p><bold>Introduction. </bold>Continuous monitoring of the epidemiological situation is one of the key elements of a country's biological safety. The development and increasing accessibility of high-throughput sequencing technologies have led to the incorporation of genomic data into public health decision-making systems, known as genomic epidemiological surveillance. Effective implementation of genomic epidemiological surveillance for circulating pathogens requires finding a balance between data generation speed, estimation accuracy, and rational use of resources. Consequently, there is a need to develop evidence-based strategies for biological sample selection.</p> <p><bold>Aim: </bold>To justify the choice of methods for calculating the minimum sufficient sample size for sequencing depending on the objectives of epidemiological surveillance.</p> <p><bold>Materials and methods.</bold> This study presents a comparative analysis of two approaches to genomic monitoring: routine surveillance and targeted sentinel surveillance. The choice of statistical approaches for calculating the minimum sufficient sample size for each objective is justified, with specific examples that allow determining the required sequencing volume taking into account the current epidemiological situation and the prevalence of pathogen variants in the population.</p> <p><bold>Results.</bold> The study presents sample size calculation results depending on the objective: establishing the proportion of existing variants for routine surveillance, or detecting rare variants within sentinel surveillance at a predetermined prevalence threshold for a rare/new variant with a specified probability. For routine surveillance, the sample size was calculated based on the requirement for estimation precision of proportions (margin of error 5%) at a confidence level of 95%. For sentinel surveillance, the sample size was calculated under the condition that the probability of missing a variant (not detecting a single case) does not exceed 5%. The statistical results are presented in the form of graphs and calculation tables.</p> <p><bold>Conclusion.</bold> The proposed methods for calculating sample sizes for genomic monitoring depending on the objective can serve as a practical tool for epidemiological surveillance, increasing its efficiency. The use of these calculation methods will make it possible to obtain mathematically sound results regarding the genotypes of circulating pathogens and their degree of representation in the population.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p><bold>Введение.</bold> Непрерывный мониторинг эпидемиологической ситуации является одним из ключевых элементов биологической безопасности страны. Развитие и расширение доступности технологий высокопроизводительного секвенирования привело к включению геномных данных в систему принятия управленческих решений, получив название геномного эпидемиологического надзора. Эффективная реализация геномного эпидемиологического надзора за циркулирующими патогенами требует поиска компромисса между скоростью получения данных, точностью оценок и рациональным использованием ресурсов. В связи с этим возникает необходимость выработки обоснованной стратегии отбора биологических образцов.</p> <p><bold>Цель:</bold> обоснование выбора методов расчёта минимального достаточного объёма выборки для секвенирования в зависимости от задач эпидемиологического надзора.</p> <p><bold>Материалы и методы. </bold>В работе представлен сопоставительный анализ двух подходов к геномному мониторингу: рутинного надзора и целевого дозора. Обосновывается выбор статистических подходов к расчёту минимального достаточного объёма выборки для каждой из задач с приведением конкретных примеров, позволяющих определять необходимый объём секвенирования с учётом текущей эпидемиологической обстановки и распространённости вариантов патогена в популяции.</p> <p><bold>Результаты. </bold>В работе приведены результаты расчётов объёмов выборок в зависимости от поставленной задачи: установление соотношения существующих вариантов в целях рутинного надзора или поиск редких вариантов в рамках дозора при заранее заданном пороге распространённости редкого/нового варианта и с заданной вероятностью. Для задач рутинного надзора расчёт объёма выборки выполнен, исходя из требования к точности оценивания долей (предельная ошибка 5%) при доверительной вероятности 95%. Для задачи дозора расчёт объёма выборки выполнен из условия, что вероятность пропустить вариант (не обнаружить ни одного случая) не превышает 5%. Результаты статистических расчётов представлены в виде графиков и расчётных таблиц.</p> <p><bold>Заключение. </bold>Предполагаемые методы расчёта объёмов выборок для геномного мониторинга в зависимости от поставленной задачи могут стать конкретным инструментом эпидемиологического надзора, повышающим его эффективность. Использование предложенных методов расчёта позволит получать математически обоснованные результаты о генотипах циркулирующих возбудителей и их степени представленности в популяции.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>genomic epidemiological surveillance</kwd><kwd>routine surveillance</kwd><kwd>targeted sentinel surveillance</kwd><kwd>sequencing</kwd><kwd>early variant detection</kwd><kwd>sample size calculation</kwd><kwd>confidence level</kwd><kwd>estimation of variant proportion</kwd><kwd>margin of error</kwd><kwd>prevalence threshold</kwd><kwd>statistical power</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>геномный эпидемиологический надзор</kwd><kwd>рутинный надзор</kwd><kwd>целевой дозор</kwd><kwd>секвенирование</kwd><kwd>раннее обнаружение вариантов</kwd><kwd>расчёт объёма выборки</kwd><kwd>доверительная вероятность</kwd><kwd>оценка доли вариантов</kwd><kwd>предельная ошибка</kwd><kwd>пороговое значение распространённости</kwd><kwd>статистическая мощность</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Barbian H.J., Kittner A., Teran R., et al. A response playbook for early detection and population surveillance of new SARS-CoV-2 variants in a regional public health laboratory. BMC Public Health. 2024;24(1):59. DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-17536-0</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Hicks A.L., Kissler S.M., Mortimer T.D., et al. Targeted surveillance strategies for efficient detection of novel antibiotic resistance variants. Elife. 2020;9:e56367. DOI: https://doi.org/10.7554/elife.56367</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Ling-Hu T., Rios-Guzman E., Lorenzo-Redondo R., et al. Challenges and opportunities for global genomic surveillance strategies in the COVID-19 era. Viruses. 2022;14(11):2532. DOI: https://doi.org/10.3390/v14112532</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Chen Z., Azman A.S., Chen X., et al. Global landscape of SARS-CoV-2 genomic surveillance and data sharing. Nat. Genet. 2022;54(4):499–507. DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-022-01033-y</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>ВОЗ. Глобальная стратегия геномного эпиднадзора за возбудителями болезней, обладающих пандемическим и эпидемическим потенциалом, 2022–2032 гг;2022. Available at: https://who.int/ru/publications/i/item/9789240046979 WHO. Global genomic surveillance strategy for pathogens with pandemic and epidemic potential, 2022–2032;2022. Available at: https://who.int/publications/i/item/9789240046979</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Contreras S., Oróstica K.Y., Daza-Sanchez A., et al. Model-based assessment of sampling protocols for infectious disease genomic surveillance. Chaos Soliton Fract. 2023;167:113093. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113093</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Naing L., Winn T., Rusli B.N. Practical issues in calculating the sample size for prevalence studies. Arch. Orofac. Sci. 2006;1:9–14.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Rodríguez Del Águila M., González-Ramírez A. Sample size calculation. Allergol. Immunopathol. (Madr.). 2014;42(5):485–92. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aller.2013.03.008</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Tortora R.D. A note on sample size estimation for multinomial populations. Am. Stat. 1978;32(3):100–2. DOI: https://doi.org/10.2307/2683352</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Cameron A.R., Baldock F.C. A new probability formula for surveys to substantiate freedom from disease. Prev. Vet. Med. 1998;34(1):1–17. DOI: https://doi.org/10.1016/s0167-5877(97)00081-0</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Cannon R.M., Roe R.T. Livestock Disease Surveys: A Field Manual for Veterinarians. Canberra;1982.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Bolarinwa O.A. Sample size estimation for health and social science researchers: The principles and considerations for different study designs. Niger. Postgrad. Med. J. 2020;27(2):67–75. DOI: https://doi.org/10.4103/npmj.npmj_19_20</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Акимкин В.Г., Семененко Т.А., Хафизов К.Ф. и др. Биобезопасность и геномный эпидемиологический надзор. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2024;23(5):4–12. Akimkin V.G., Semenenko T.A., Khafizov K.F., et al. Biosafety and genomic epidemiological surveillance. Epidemiology and Vaccinal Prevention. 2024;23(5):4–12. DOI: https://doi.org/10.31631/2073-3046-2024-23-5-4-12 EDN: https://elibrary.ru/jjrtnk</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><mixed-citation>Акимкин В.Г., Семененко Т.А., Хафизов К.Ф. и др. Стратегия геномного эпидемиологического надзора. Проблемы и перспективы. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2024;101(2):163–72. Akimkin V.G., Semenenko T.A., Khafizov K.F., et al. Genomic surveillance strategy. Problems and perspectives. Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology. 2024;101(2):163–72. DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-507 EDN: https://elibrary.ru/mymnik</mixed-citation></ref><ref id="B15"><label>15.</label><mixed-citation>Котов И.А., Аглетдинов М.Р., Роев Г.В. и др. Геномный надзор за SARS-CoV-2 в Российской Федерации: возможности платформы VGARus. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2024;101(4):435–47. Kotov I.A., Agletdinov M.R., Roev G.V., et al. Genomic surveillance of SARS-CoV-2 in Russia: insights from the VGARus platform. Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology. 2024;101(4):435–47. DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-554 EDN: https://elibrary.ru/irjxcx</mixed-citation></ref><ref id="B16"><label>16.</label><mixed-citation>Gangavarapu K., Latif A.A., Mullen J.L., et al. Outbreak.info genomic reports: scalable and dynamic surveillance of SARS-CoV-2 variants and mutations. Nat. Methods. 2023;20(4):512–22. DOI: https://doi.org/10.1038/s41592-023-01769-3</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
