Detection and quantification of the human‐specific HF183 <i>Bacteroides</i> 16S rRNA genetic marker with real‐time PCR for assessment of human faecal pollution in freshwater
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The human-specific HF183 Bacteriodes 16S rRNA genetic marker can be used to detect human faecal pollution in water environments. However, there is currently no method to quantify the prevalence of this marker in environmental samples. We developed a real-time polymerase chain reaction (PCR) assay using SYBR Green I detection to quantify this marker in faecal and environmental samples. To decrease the amplicon length to a suitable size for real-time PCR detection, a new reverse primer was designed and validated on human and animal faecal samples. The use of the newly developed reverse primer in combination with the human-specific HF183 primer did not decrease the specificity of the real-time PCR assay but a melting curve analysis must always be included. This new assay was more sensitive than conventional PCR and highly reproducible with a coefficient of variation of less than 1% within an assay and 3% between assays. As the Bacteroides species that carries this human-specific marker has never been isolated, a bacteria real-time assay was used to determine the detection efficiency. The estimated detection efficiency in freshwater ranged from 78% to 91% of the true value with an average detection efficiency of 83+/-4% of the true value. Using a simple filtration method, the limit of quantification was 4.7+/-0.3x10(5) human-specific Bacteroides markers per litre of freshwater. The aerobic incubation of the human-specific Bacteroides marker in freshwater for up to 24 days at 4 and 12 degrees C, and up to 8 days at 28 degrees C, indicated that the marker persisted up to the end of the incubation period for all incubation temperatures.
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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 | 0,001 |
| 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 découle