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Enregistrement W2165497095 · doi:10.1139/w01-111

Efficient and predictable recovery of viruses from water by small scale ultrafiltration systems

2001· article· en· W2165497095 sur OpenAlexvenueno aff
Linda Winona, A W Ommani, John Olszewski, J B Nuzzo, Kevin H. Oshima

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrafiltration (renal)ElutionEnterovirusPoliovirusChromatographyChemistryAdsorptionFiltration (mathematics)VirusVirologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current methods to concentrate viruses from large volumes of water are prone to inconsistent results and are costly and complex procedurally. Ultrafiltration can utilize size exclusion rather than adsorption and (or) elution to concentrate viruses and, therefore, may offer greater flexibility in developing methods that can provide more consistent recoveries among different viruses and widely varying water conditions. Two small scale ultrafiltration systems (hollow fiber and tangential flow) were tested with a virus suspended in 2 L of reagent grade, tap, ground, or surface water. Three model viruses were used (bacteriophages PP7 and T1 and poliovirus) to compare and characterize the recovery of viruses with the two ultrafiltration systems. Pretreatment of the ultrafilters with blocking agents and the use of elution agents can serve to prevent viral adsorption to the filter surface or to elute bound virus and keep viral agents suspended in the retentate. The use of a blocking and elution step concentrated viruses (>60% recovery) from widely varying water qualities, including surface water, such that a single method can be used to efficiently concentrate viruses from all of the water types tested. Both ultrafiltration systems appear to be able to efficiently recover viruses; however, the hollow fiber systems provided slightly better results in the 2-L volumes tested.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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