Comparison of culture and qPCR methods in detection of mycobacteria from drinking waters
Notice bibliographique
Résumé
Environmental mycobacteria are common bacteria in man-made water systems and may cause infections and hypersensitivity pneumonitis via exposure to water. We compared a generally used cultivation method and a quantitative polymerase chain reaction (qPCR) method to detect mycobacteria in 3 types of drinking waters: surface water, ozone-treated surface water, and groundwater. There was a correlation between the numbers of mycobacteria obtained by cultivation and qPCR methods, but the ratio of the counts obtained by the 2 methods varied among the types of water. The qPCR counts in the drinking waters produced from surface or groundwater were 5 to 34 times higher than culturable counts. In ozone-treated surface waters, both methods gave similar counts. The ozone-treated drinking waters had the highest concentration of assimilable organic carbon, which may explain the good culturability. In warm tap waters, qPCR gave 43 times higher counts than cultivation, but both qPCR counts and culturable counts were lower than those in the drinking waters collected from the same sites. The TaqMan qPCR method is a rapid and sensitive tool for total quantitation of mycobacteria in different types of clean waters. The raw water source and treatments affect both culturability and total numbers of mycobacteria in drinking waters.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».