Improved Detection of F-Specific RNA Coliphages in Fecal Material by Extraction and Polyethylene Glycol Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».