Detection of filamentous genus Gordonia in foam samples using genus-specific primers combined with PCR – denaturing gradient gel electrophoresis analysis
Notice bibliographique
Résumé
A nested-PCR amplification combined with denaturing gradient gel electrophoresis (PCR-DGGE) approach was used to detect and identify Gordonia populations from wastewater treatment plant foam samples. The PCR-amplified region (position 722-1119) by specifically designed primers G699F and G1096R covered the hypervariable region of the Gordonia 16S rRNA gene sequence. This approach successfully distinguished Gordonia species to the interspecies level. The differential ability of PCR-DGGE analysis was effectively used to separate 12 Gordonia species belonging to different 16S rRNA gene-based phylogenetic lineages into 8 groups. Based on this method, the minimum limit of Gordonia detection was 5 x 10(4) CFU.g -1 in the seeded soil samples. The PCR-DGGE bands obtained were excised and identified by sequence analysis. Gordonia polyisoprenivorans, Gordonia amicalis, DGGE type II Gordonia species, and an uncertain Gordonia species dominated the activated sludge foam samples. Results of this study indicate that the detection and analyses of genus Gordonia within a complex microbial community could be accomplished using the PCR-DGGE approach to a larger extent, with certain limitations. Detection of diverse Gordonia populations in foam samples from wastewater treatment plants revealed the significant role of Gordonia in biological foaming during wastewater treatment. The nested-PCR amplification and DGGE can be used as a diagnostic tool for the early detection of foaming incidents in wastewater treatment plants using Gordonia as indicator organism.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».