Monitoring toxigenic <i>Microcystis</i> strains in the Missisquoi bay, Quebec, by PCR targeting multiple toxic gene loci
Notice bibliographique
Résumé
The increasing incidence of mixed assemblages of toxic and nontoxic cyanobacterial blooms in Quebec's freshwater bodies over the last decade, coupled with inherent inadequacies of current monitoring approaches, warrants development of sensitive and reliable tools for assessing the toxigenic potential of these water blooms. In this study, we applied three independent polymerase chain reaction (PCR) assays that simultaneously target the microcystin synthetase (mcy) genes A, E, and G to rapidly and reliably detect and quantify potentially toxic Microcystis genotypes in the Missisquoi bay, Quebec, Canada. Linear regressions of quantitative PCR threshold cycles (Ct ) against the logarithm of their respective Microcystis cell number equivalents resulted in highly significant linear curves with coefficients of determination (R(2) ) greater than 0.99 (p < 0.0001, n = 6) and reaction efficiencies of 91.0, 95.8, and 92.7%, respectively, for the mcyA, mcyE, and mcyG-based quantitative real-time PCR (qPCR) assays. The three assays successfully estimated potential microcystin-producing Microcystis genotypes from all field samples. The proportions of MicrocystismcyA, mcyE, and mcyG genotypes to total Microcystis cell counts showed substantial spatial variability ranging between 1.7-21.6%, 1.9-11.2%, and 2.2-22.6%, respectively. Correlation of microscopically determined total Microcystis counts to qPCR-based MicrocystismcyA, mcyE, or mcyG cell number equivalents resulted in highly significant associations with R(2) > 0.90. Thus, PCR-based assays targeting the mcyA, mcyG, and/or mcyE genes can serve as powerful screening tools for rapid and sensitive estimation of microcystin-producing Microcystis genotypes in freshwater water bodies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».