Improved Risk Analysis by Dual Direct Detection of Total and Infectious <i>Cryptosporidium</i> Oocysts on Cell Culture in Combination with Immunofluorescence Assay
Notice bibliographique
Résumé
The inactivation of Cryptosporidium oocysts is a main driver in the selection of water treatment disinfection strategies, and microbial risk analysis provides a sound basis for optimizing water treatment processes. U.S. Environmental Protection Agency method 1622/23 provides an estimate of the total oocyst count; however, it cannot be used directly for risk assessment, as it does not determine the fraction of infectious oocysts. Improved assessment of the risk for designated sources or in treated water requires evaluation of the total number of oocysts and an estimate of their infectivity. We developed a dual direct detection method using differential immunofluorescent staining that allows detection of both oocysts and cell culture infection foci for each sample. Using Cryptosporidium parvum oocysts, various pH levels, proteases, and gastroenteric compounds and substrates were assessed to determine their abilities to enhance the number of infection foci. The results showed that the key trigger for oocyst stimulation was acidification. Addition of a low concentration of D-glucose (50 mM) to the infection media increased rates of infectivity, while a higher dose (300 mM) was inhibitory. The total number of oocysts in each sample was determined by counting the oocysts remaining on a cell monolayer and the oocysts recovered from cell monolayer washes during processing using a simple filtration technique. With the dual direct detection on cell culture with immunofluorescence assay method, it is now possible to determine the numbers of total and infectious oocysts for a given sample in a single analysis. Direct percentages of infectivity are then calculated, which allows more accurate assessments of risk.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».