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Enregistrement W2007555612 · doi:10.1111/lam.12173

A fluorescence-based method coupled with Disruptor filtration for rapid detection of F <b>+</b> RNA phages

2013· article· en· W2007555612 sur OpenAlexafffund
Yongheng Yang, Mansel W. Griffiths

Notice bibliographique

RevueLetters in Applied Microbiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMcGill UniversityU.S. Department of AgricultureU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésRNALytic cycleFiltration (mathematics)FluorescenceBiologyChromatographyBacteriophageContaminationDetection limitMicrobiologyMolecular biologyChemistryVirologyEscherichia coliBiochemistryGeneVirusPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: F + RNA phages are commonly used as indicators of faecal contamination. This study evaluated a fluorescent method for the detection of F + RNA phages based on testing the phage-mediated release of β-galactosidase. Factors that may potentially interfere with phage detection were investigated, and the assay was optimized. Low numbers of F + RNA phages were detected by the fluorescent method coupled with a concentration step using a Disruptor filter. The fluorescent method, when used alone, detected 1 log PFU ml(-1) of F+RNA phages within 3 h, while 0.01 PFU ml(-1) was detected within 5 h when the method was combined with the concentration step. This is the first time to combine a fluorescent method with a filtration step by the use of Disruptor filter for rapid detection of low numbers of F + RNA phages, and this method can be adapted to detect other lytic phages infecting host cells that produce measurable enzyme activity. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: A fluorescent method coupled with Disruptor filtration was evaluated for the first time to rapidly detect low numbers of F + RNA phages. Rapid detection of F + RNA phages provides an effective way to monitor faecal contamination of environmental water and thus helps prevent contamination of fresh produce via irrigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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