<title>Sensitivity of detection of bacteria with fluorescent and luminescent phenotypes using different instruments</title>
Notice bibliographique
Résumé
The problem of bacterial enumeration in different samples is of great importance in many fields of research. Construction of recombinant fluorescent and luminescent bacteria that can be easily detected by nondestructive instrumental methods proves us with an opportunity to monitor bacteria in a wide variety of clinical, environmental and food samples in real time. Three different labels were employed: Green Fluorescent Protein (GFP), Bacterial luciferase (BL) and Firefly Luciferase (FFL). Both plasmid and chromosomal transformants of different strains of E. coli, P. putida and S. enteritidis were used. For the detection of the in vivo GFP the Shimadzu RF 540 spectrofluorimeter, Labsystems FL- 500 plate fluorimeter and Night Owl LB 98 CCD-camera from EG and G Berthold supplied with excitation light source and proper spectral filters both in macroscopic and microscopic mode were used. For the detection of in vivo luminescence of BL and FFL, tube luminometer BG-P from GEM Biomedical Inc., luminometric plate reader from BioOrbit, BIQ Bioview CCD camera from Cambridge Imaging Ltd and Night Owl LB 98 CCD camera both in macroscopic and microscopic mode were used. The expression levels of the labels, their stability, stability of the signal and detection limits of tagged bacteria were investigated. The detection limits for GFP tagged bacteria were 5 X 10<SUP>4</SUP> - 6 X 10<SUP>6</SUP>, for BL tagged bacteria 5 X 10<SUP>2</SUP> - 2 X 10<SUP>5</SUP>, and for FFL tagged bacteria - 4 X 10<SUP>3</SUP> - 10<SUP>6</SUP> CFU/ml, depending on the instrument used. Single bacteria could be detected with the help of the Night Owl in the microscopic mode.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».