Isolation of<i>Bacteroides</i>from fish and human fecal samples for identification of unique molecular markers
Notice bibliographique
Résumé
Bacteroides molecular markers have been used to identify human fecal contamination in natural waters, but recent work in our laboratory confirmed cross-amplification of several human-specific Bacteroides spp. assays with fecal DNA from fish. For identification of unique molecular markers, Bacteroides from human (n = 4) and fish (n = 7) fecal samples were cultured and their identities were further confirmed using Rapid ID 32A API strips. The 16S rDNA from multiple isolates from each sample was PCR amplified, cloned, and sequenced to identify unique markers for development of more stringent human-specific assays. In human feces, Bacteroides vulgatus was the dominant species (75% of isolates), whereas in tilapia feces, Bacteroides eggerthii was dominant (66%). Bacteroides from grass carp, channel catfish, and blue catfish may include Bacteroides uniformis, Bacteroides ovatus, or Bacteroides stercoris. Phylogenic analyses of the 16S rRNA gene sequences showed distinct Bacteroides groupings from each fish species, while human sequences clustered with known B. vulgatus. None of the fish isolates showed significant similarity to Bacteroides sequences currently deposited in NCBI (National Center for Biotechnology Information). This study expands the current sequence database of cultured fish Bacteroides. Such data are essential for identification of unique molecular markers in human Bacteroides that can be utilized in differentiating fish and human fecal contamination in water samples.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».