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Enregistrement W2328472251 · doi:10.1021/es4019817

Design and Application of an Internal Amplification Control to Improve Dehalococcoides mccartyi 16S rRNA Gene Enumeration by qPCR

2013· article· en· W2328472251 sur OpenAlexfundno aff
Janet K. Hatt, Kirsti M. Ritalahti, Dora Ogles, Carmen Lebrón, Frank E. Löffler

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrategic Environmental Research and Development ProgramUniversity of Toronto
Mots-clés16S ribosomal RNAMultiplexDehalococcoidesBiologyEnumerationRibosomal RNAGeneReal-time polymerase chain reactionMolecular biologyMicrobiologyPolymerase chain reactionChemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dehalococcoides mccartyi (Dhc) strains are keystone bacteria for reductive dechlorination of chlorinated ethenes to nontoxic ethene in contaminated aquifers. Enumeration of Dhc biomarker genes using quantitative real-time PCR (qPCR) in groundwater is a key component of site assessment and bioremediation monitoring. Unfortunately, standardized qPCR procedures that recognize impaired measurements due to PCR inhibition, low template DNA concentrations, or analytical error are not available, thus limiting confidence in qPCR data. To improve contemporary approaches for enumerating Dhc in environmental samples, multiplex qPCR assays were designed to quantify the Dhc 16S rRNA gene and one of two different internal amplification controls (IACs): a modified Dhc 16S rRNA gene fragment (Dhc*) and the firefly luciferase gene luc. The Dhc* IAC exhibited competitive inhibition in qPCR with the Dhc 16S rRNA gene template when the ratio of either target was 100-fold greater than the other target. A multiplex qPCR assay with the luc IAC avoided competitive inhibition and accurately quantified Dhc abundances ranging from ∼10 to 10(7) 16S rRNA gene copies per reaction. The addition of ∼10(6) E. coli luc IAC to simulated groundwater amended with the Dhc-containing consortium KB-1 yielded reproducible luc counts after DNA extraction and multiplex qPCR enumeration. The application of the luc IAC assay improved Dhc biomarker gene quantification from simulated groundwater samples and is a valuable approach for "ground truthing" qPCR data obtained in different laboratories, thus reducing ambiguity associated with qPCR enumeration and reproducibility.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,188 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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