Abilities of the mCP Agar Method and CRENAME Alpha Toxin-Specific Real-Time PCR Assay To Detect Clostridium perfringens Spores in Drinking Water
Notice bibliographique
Résumé
We first determined the analytical specificity and ubiquity (i.e., the ability to detect all or most strains) of a Clostridium perfringens-specific real-time PCR (rtPCR) assay based on the cpa gene (cpa rtPCR) by using a bacterial strain panel composed of C. perfringens and non-C. perfringens Clostridium strains. All non-C. perfringens Clostridium strains tested negative, whereas all C. perfringens strains tested positive with the cpa rtPCR, for an analytical specificity and ubiquity of 100%. The cpa rtPCR assay was then used to confirm the identity of 116 putative C. perfringens isolates recovered after filtration of water samples and culture on mCP agar. Colonies presenting discordant results between the phenotype on mCP agar and cpa rtPCR were identified by sequencing the 16S rRNA and cpa genes. Four mCP(-)/rtPCR(+) colonies were identified as C. perfringens, whereas 3 mCP(+)/rtPCR(-) colonies were identified as non-C. perfringens. The cpa rtPCR was negative with all 51 non-C. perfringens strains and positive with 64 of 65 C. perfringens strains. Finally, we compared mCP agar and a CRENAME (concentration and recovery of microbial particles, extraction of nucleic acids, and molecular enrichment) procedure plus cpa rtPCR (CRENAME + cpa rtPCR) for their abilities to detect C. perfringens spores in drinking water. CRENAME + cpa rtPCR detected as few as one C. perfringens CFU per 100 ml of drinking water sample in less than 5 h, whereas mCP agar took at least 25 h to deliver results. CRENAME + cpa rtPCR also allows the simultaneous and sensitive detection of Escherichia coli and C. perfringens from the same potable water sample. In itself, it could be used to assess the public health risk posed by drinking water potentially contaminated with pathogens more resistant to disinfection.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».