Evaluation of the Pathogen Detect<sup>®</sup> System and Anthracene-Based Enzyme Substrates for the Detection and Differentiation of <i>E. coli</i> and Total Coliforms in Water Samples
Notice bibliographique
Résumé
Indirect detection of Escherichia coli and total coliforms can be based on the enzymatic activities of β-glucuronidase (β-glu) and β-galactosidase (β-gal). These enzymes utilize the substrates anthracene-β-d-glucuronide and pyrene d-galactopyranoside, respectively. Substrate cleavage by the enzyme releases the soluble fluorescent molecules 2-hydroxyanthracene and 1-hydroxypyrene, which can then be detected by a fluorometer. The Pathogen Detect® system is an automated portable unit that can measure fluorescent enzyme products. In this report, we investigated the utility of the Pathogen Detect® system for potential automation of water quality monitoring. The PDS unit has the ability to detect E. coli, mean 14.7 h at a standard deviation of 1.5, when the sample mean is 9.1 cells in 100 mL with a standard deviation of 12.6. Similarly, total coliforms may be detected at mean 14.7 h with a standard deviation of 1.4 when the sample mean is 59.6 cells in 100 mL, with a standard deviation of 144.5. The PDS unit has the ability to detect single cells of either total coliforms or E. coli in 100 mL water sample within 18 hours. Turbidity and color of water samples have no impact on the detection of E. coli and total coliforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».