MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171662176 · doi:10.1128/aem.00436-09

Improved Detection of F-Specific RNA Coliphages in Fecal Material by Extraction and Polyethylene Glycol Precipitation

2009· article· en· W2171662176 sur OpenAlexafffund
Tineke H. Jones, Michael W. Johns

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésColiphageRNAFecesBiologyFecal coliformPolyethylene glycolBacteriophageMicrobiologyFood scienceChromatographyEscherichia coliChemistryEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Male-specific RNA coliphages (F-RNA coliphages) have been proposed as a potential viral indicator of fecal contamination in water and foods because they are easy to culture and are a normal component of the mammalian gut flora. F-RNA coliphage plaque numbers are typically obtained by directly plating a 10-fold dilution of 1 g of fecal material, but the numbers of F-RNA coliphages shed by animals and humans may be too low for direct enumeration. Therefore, the sensitivity of detecting F-RNA coliphages in fecal material was improved by extracting and precipitating F-RNA coliphage from a 10-g fecal sample by use of polyethylene glycol (PEG). The highest recovery of F-RNA coliphage with 10% beef extract, pH 7.2, was obtained in the presence of 1 M NaCl and 10% PEG after 16 h of precipitation, but a pellet was not obtained after a short precipitation time of 2 h. There was no significant difference between eluant-to-fecal-material ratios of 4:1 and 9:1 or homogenization with a stomacher or pulsifier. F-RNA coliphage were detected in 64% (16 of 25 samples) of fecal samples from various sources when the sample size was 10 g but in 36% (9 of 25 samples) of samples when the sample size was 1 g. When F-RNA coliphage were detected in 1-g samples, they were also detected in 10-g samples. When F-RNA coliphage were detected in 10-g samples but not in 1-g samples, the levels were <100 PFU/g.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied and Environmental MicrobiologyMême sujetViral gastroenteritis research and epidemiologyTravaux en français237 207