Development and Evaluation of Three Real-Time PCR Assays for Genotyping and Source Tracking Cryptosporidium spp. in Water
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of Cryptosporidium oocysts in drinking source water can present a serious public health risk. To rapidly and effectively assess the source and human-infective potential of Cryptosporidium oocysts in water, sensitive detection and correct identification of oocysts to the species level (genotyping) are essential. In this study, we developed three real-time PCR genotyping assays, two targeting the small-subunit (SSU) rRNA gene (18S-LC1 and 18S-LC2 assays) and one targeting the 90-kDa heat shock protein (hsp90) gene (hsp90 assay), and evaluated the sensitivity and Cryptosporidium species detection range of these assays. Using fluorescence resonance energy transfer probes and melt curve analysis, the 18S-LC1 and hsp90 assays could differentiate common human-pathogenic species (C. parvum, C. hominis, and C. meleagridis), while the 18S-LC2 assay was able to differentiate nonpathogenic species (such as C. andersoni) from human-pathogenic ones commonly found in source water. In sensitivity evaluations, the 18S-LC2 and hsp90 genotyping assays could detect as few as 1 Cryptosporidium oocyst per sample. Thus, the 18S-LC2 and hsp90 genotyping assays might be used in environmental monitoring, whereas the 18S-LC1 genotyping assay could be useful for genotyping Cryptosporidium spp. in clinical specimens or wastewater samples.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».