Microspot With Integrated Wells (MSIW) for the Detection of E.coli
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing problem in getting quality water for developing countries. Water system is contaminated and without proper treatment, it has been consumed as drinking water. It is a big problem for health. Escherichia coli (E.coli) is the main cause for the contamination of water and illness in people. Early detection of E.coli presence in the drinking water followed by subsequent treatment for elimination of E.coli can solve this problem. The present work developed a new method for detecting E.coli in contaminated water using microspot with integrated wells (MSIW). The method involves the fabrication of MSIW, coating the MSIW with enzyme substrates such as 4-MUG substrate (4-Methylumbelliferyl-β-D-glucuronide, trihydrate) and Red-Gal substrate (6-Chloro-3-indolyl-β-D-galactoside) in proper medium and dispensing the contaminated water into MSIW. GlucuronidaseA (gusA) gene in E.coli encodes the beta-D-Glucuronidase (GUS) to hydrolyze the substrate 4-MUG enzymatically which leads to the generation of the fluorigenic compound 4-MU. β-galactosidase enzyme in E.coli produces red color when it reacts with Red-Gal substrate. Using portable optical readers, average color/fluorescence intensity emitting by MSIW is measured and quantified. Comparing obtained intensity values with calibrated intensity values, the level of contamination can be predicted for early warnings.
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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 | 0,000 | 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 ».