Next-generation sequencing (NGS) for assessment of microbial water quality: current progress, challenges, and future opportunities
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Water quality is an emergent property of a complex system comprised of interacting microbial populations and introduced microbial and chemical contaminants. Studies leveraging next-generation sequencing (NGS) technologies are providing new insights into the ecology of microbially mediated processes that influence fresh water quality such as algal blooms, contaminant biodegradation, and pathogen dissemination. In addition, sequencing methods targeting small subunit (SSU) rRNA hypervariable regions have allowed identification of signature microbial species that serve as bioindicators for sewage contamination in these environments. Beyond amplicon sequencing, metagenomic and metatranscriptomic analyses of microbial communities in fresh water environments reveal the genetic capabilities and interplay of waterborne microorganisms, shedding light on the mechanisms for production and biodegradation of toxins and other contaminants. This review discusses the challenges and benefits of applying NGS-based methods to water quality research and assessment. We will consider the suitability and biases inherent in the application of NGS as a screening tool for assessment of biological risks and discuss the potential and limitations for direct quantitative interpretation of NGS data. Secondly, we will examine case studies from recent literature where NGS based methods have been applied to topics in water quality assessment, including development of bioindicators for sewage pollution and microbial source tracking, characterizing the distribution of toxin and antibiotic resistance genes in water samples, and investigating mechanisms of biodegradation of harmful pollutants that threaten water quality. Finally, we provide a short review of emerging NGS platforms and their potential applications to the next generation of water quality assessment tools.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle