Application of molecular technologies to monitor the microbial content of biosolids and composted biosolids
Notice bibliographique
Résumé
Disposal of human biosolids is a source of concern for public health and the environment. Composting appears to be an interesting alternative to traditional disposal methods as it can decrease the load of human pathogenic microorganisms often present in biosolids and yield an end-product rich in nutrients for use as a soil supplement. Assessing the exact microbial content of biosolids, both for biosafety and operational reasons, has traditionally relied on the use of standard microbiological methods. Recent developments in molecular-based technologies now offer more rapid and specific monitoring of microorganisms in biosolids than culture-based methods. In this study, denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) was adapted to monitor the succession of bacteria in composted biosolids through different steps of compost production. Secondly, a TaqMan quantitative real time PCR (qPCR) approach was developed to detect and quantify the presence of Salmonella species, a model human pathogenic bacterium, susceptible to be found in biosolids. DGGE results indicated that the bacterial content of composted biosolids of different ages belongs to various taxa and significantly changes with age. qPCR results indicated that the quantity of Salmonella species found in composted biosolids ranging from 1 to 24 months significantly decreases with composting time.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».