Comparison of Gull Feces-Specific Assays Targeting the 16S rRNA Genes of Catellicoccus marimammalium and Streptococcus spp
Notice bibliographique
Résumé
Two novel gull-specific quantitative PCR (qPCR) assays were developed using 16S rRNA gene sequences from gull fecal clone libraries: a SYBR green assay targeting Streptococcus spp. (gull3) and a hydrolysis TaqMan assay targeting Catellicoccus marimammalium (gull4). The objectives of this study were to compare the host specificity of a previous C. marimammalium qPCR assay (gull2) with that of the new markers and to examine the presence of the three gull markers in environmental water samples from different geographic locations. Most of the gull fecal samples tested (n = 255) generated positive signals with the gull2 and gull4 assays (i.e., >86%), whereas only 28% were positive with gull3. Low prevalence and abundance of tested gull markers (0.6 to 15%) were observed in fecal samples from six nonavian species (n = 180 fecal samples), whereas the assays cross-reacted to some extent (13 to 31%) with other (nongull) avian fecal samples. The gull3 assay was positive against fecal samples from 11 of 15 avian species, including gull. Of the presumed gull-impacted water samples (n = 349), 86%, 59%, and 91% were positive with the gull2, the gull3, and the gull4 assays, respectively. Approximately 5% of 239 non-gull-impacted water samples were positive with the gull2 and the gull4 assays, whereas 21% were positive witg the gull3 assay. While the relatively high occurrence of gull2 and gull4 markers in waters impacted by gull feces suggests that these assays could be used in environmental monitoring studies, the data also suggest that multiple avian-specific assays will be needed to accurately assess the contribution of different avian sources in recreational waters.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».