Accurate Estimation of Viral Abundance by Epifluorescence Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Virus enumeration by epifluorescence microscopy (EFM) is routinely done on preserved, refrigerated samples. Concerns about obtaining accurate and reproducible estimates led us to examine procedures for counting viruses by EFM. Our results indicate that aldehyde fixation results in rapid decreases in viral abundance. By 1 h postfixation, the abundance dropped by 16.4% +/- 5.2% (n = 6), and by 4 h, the abundance was 20 to 35% lower. The average loss rates for glutaraldehyde- and formaldehyde-fixed samples over the first 2 h were 0.12 and 0.13 h(-1), respectively. By 16 days, viral abundance had decreased by 72% (standard deviation, 6%; n = 6). Aldehyde fixation of samples followed by storage at 4 degrees C, for even a few hours, resulted in large underestimates of viral abundance. The viral loss rates were not constant, and in glutaraldehyde- and formaldehyde-fixed samples they decreased from 0.13 and 0.17 h(-1) during the first hour to 0.01 h(-1) between 24 and 48 h. Although decay rates changed over time, the abundance was predicted by using separate models to describe decay over the first 8 h and decay beyond 8 h. Accurate estimates of abundance were easily made with unfixed samples stained with Yo-Pro-1, SYBR Green I, or SYBR Gold, and slides could be stored at -20 degrees C for at least 2 weeks or, for Yo-Pro-1, at least 1 year. If essential, samples can be fixed and flash frozen in liquid nitrogen upon collection and stored at -86 degrees C. Determinations performed with fixed samples result in large underestimates of abundance unless slides are made immediately or samples are flash frozen. If protocols outlined in this paper are followed, EFM yields accurate estimates of viral abundance.
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 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) | 0,001 | 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 ».