Microbial Diversity and Host-Specific Sequences of Canada Goose Feces
Notice bibliographique
Résumé
Methods to assess the impact of goose fecal contamination are needed as the result of the increasing number of Canada geese (Branta canadensis) near North American inland waters. However, there is little information on goose fecal microbial communities, and such data are important for the development of host-specific source-tracking methods. To address this issue, 16S rRNA gene clone libraries for Canada goose fecal samples from Ontario, Canada, and Ohio were analyzed. Analyses of fecal clones from Ontario (447) and Ohio (302) showed that goose fecal communities are dominated by the classes "Clostridia" (represented by 33.7% of clones) and "Bacilli" (38.1% of clones) and the phylum "Bacteroidetes" (10.1% of clones). Sequences not previously found in other avian fecal communities were used to develop host-specific assays. Fecal DNA extracts from sewage plants (10 samples) and different species of birds (11 samples) and mammals (18 samples) were used to test for host specificity. Of all the assays tested, one assay showed specificity for Canada goose fecal DNA. The PCR assay was positive for Canada goose fecal DNA extracts collected from three locations in North America (Ohio, Oregon, and Ontario, Canada). Additionally, of 48 DNA extracts from Lake Ontario waters presumed to be impacted by waterfowl feces, 19 tested positive by the assay, although 10 were positive only after a nested PCR approach was used. Due to the level of host specificity and the presence of signals in environmental waters, the assay is proposed as a part of the toolbox to detect Canada goose contamination in waterfowl-contaminated 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 | 0,000 |
| 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 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 ».