Characterizing the bacterial communities in retail stores in the United States
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
The microorganisms present in retail environments have not been studied in detail despite the fact that these environments represent a potentially important location for exposure. In this study, HVAC filter dust samples in 13 US retail stores were collected and analyzed via pyrosequencing to characterize the indoor bacterial communities and to explore potential relationships between these communities and building and environmental parameters. Although retail stores contained a diverse bacterial community of 788 unique genera, over half of the nearly 118K sequences were attributed to the Proteobacteria phylum. Streptophyta, Bacillus, Corynebacterium, Pseudomonas, and Acinetobacter were the most prevalent genera detected. The recovered indoor airborne microbial community was statistically associated with both human oral and skin microbiota, indicating occupants are important contributors, despite a relatively low occupant density per unit volume in retail stores. Bacteria generally associated with outdoor environments were present in the indoor communities with no obvious association with air exchange rate, even when considering relative abundance. No significant association was observed between the indoor bacterial community recovered and store location, store type, or season. However, predictive functional gene profiling showed significant associations between the indoor community and season. The microbiome recovered from multiple samples collected months apart from the same building varied significantly indicating that caution is warranted when trying to characterize the bacterial community with a single sampling event.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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