Identification of fecal contamination sources in water using host-associated markers
Notice bibliographique
Résumé
In British Columbia, Canada, drinking water is tested for total coliforms and Escherichia coli, but there is currently no routine follow-up testing to investigate fecal contamination sources in samples that test positive for indicator bacteria. Reliable microbial source tracking (MST) tools to rapidly test water samples for multiple fecal contamination markers simultaneously are currently lacking. The objectives of this study were (i) to develop a qualitative MST tool to identify fecal contamination from different host groups, and (ii) to evaluate the MST tool using water samples with evidence of fecal contamination. Singleplex and multiplex polymerase chain reaction (PCR) were used to test (i) water from polluted sites and (ii) raw and drinking water samples for presence of bacterial genetic markers associated with feces from humans, cattle, seagulls, pigs, chickens, and geese. The multiplex MST assay correctly identified suspected contamination sources in contaminated waterways, demonstrating that this test may have utility for heavily contaminated sites. Most raw and drinking water samples analyzed using singleplex PCR contained at least one host-associated marker. Singleplex PCR was capable of detecting host-associated markers in small sample volumes and is therefore a promising tool to further analyze water samples submitted for routine testing and provide information useful for water quality management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».