Molecular Biology and DNA Microarray Technology for Microbial Quality Monitoring of Water
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Public concern over polluted water is a major environmental issue worldwide. Microbial contamination of water arguably represents the most significant risk to human health on a global scale. An important challenge in modern water microbial quality monitoring is the rapid, specific, and sensitive detection of microbial indicators and waterborne pathogens. Presently, microbial tests are based essentially on time-consuming culture methods. Rapid microbiological analyses and detection of rare events in water systems are important challenges in water safety assessment since culture methods present serious limitations from both quantitative and qualitative points of view. To circumvent lengthy culture methods, newer enzymatic, immunological, and genetic methods are being developed as an alternative. DNA microarray technology is a new and promising tool that allows the detection of several hundred or even thousands DNA sequences simultaneously. Recent advances in sample processing and DNA microarray technologies provide new perspectives to assess microbial water quality. The aims of this review are to (1) summarize what is currently known about microbial indicators, (2) describe the most important waterborne pathogens, (3) present molecular methods used to monitor the presence of pathogens in water, and (4) show the potential of DNA microarrays in water quality monitoring.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle