Identifying Host Sources of Fecal Pollution: Diversity of <i>Escherichia coli</i> in Confined Dairy and Swine Production Systems
Notice bibliographique
Résumé
Repetitive extragenic palindromic PCR fingerprinting of Escherichia coli is one microbial source tracking approach for identifying the host source origin of fecal pollution in aquatic systems. The construction of robust known-source libraries is expensive and requires an informed sampling strategy. In many types of farming systems, waste is stored for several months before being released into the environment. In this study we analyzed, by means of repetitive extragenic palindromic PCR using the enterobacterial repetitive intergenic consensus primers and comparative analysis using the Bionumerics software, collections of E. coli obtained from a dairy farm and from a swine farm, both of which stored their waste as a slurry in holding tanks. In all fecal samples, obtained from either barns or holding tanks, the diversity of the E. coli populations was underrepresented by collections of 500 isolates. In both the dairy and the swine farms, the diversity of the E. coli community was greater in the manure holding tank than in the barn, when they were sampled on the same date. In both farms, a comparison of stored manure samples collected several months apart suggested that the community composition changed substantially in terms of the detected number, absolute identity, and relative abundance of genotypes. Comparison of E. coli populations obtained from 10 different locations in either holding tank suggested that spatial variability in the E. coli community should be accounted for when sampling. Overall, the diversity in E. coli populations in manure slurry storage facilities is significant and likely is problematic with respect to library construction for microbial source tracking applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».