Nanoscale aerovirology: An efficient yet simple method to analyze the viral distribution of single bioaerosols
Notice bibliographique
Résumé
The aerosolization mechanisms of viruses are poorly known, because of the challenges related to their sampling and observation. For example, single particle studies are needed to improve our understanding of bioaerosol enrichment processes. Such studies would help to develop models of airborne disease propagation. We propose a novel approach to study viral aerosols in single particles using a combination of fluorescence and transmission electron microscopy (TEM). This method allows for rapid analysis of labeled bacteriophages aerosolized and captured on a black membrane filter. It also requires performing image analyses on fluorescent spots. TEM is necessary to determine a single bacteriophage dimensions. Thus, the clustering of bacteriophage PP01 in a single aerosol particle was investigated and found to give a comparable number of virions to what was observed with TEM. The impact of the GFP (green fluorescent protein) in the head of PP01 virion compared to wild type (WT) PP01 was also tested by comparing the clustering of similar bioaerosol sizes generated by the aerosolization of PP01 WT, PP01-GFP, and PP01-GFP labeled with syto-red dye. Surprisingly, the PP01 WT bioaerosols were enriched compared to the PP01-GFP ones (64.9 ± 17.5% more). PP01-GFPs were also found to be more numerous compared to those produced by PP01-GFP labeled with syto-red dye (28.9 ± 16.9% more). The aerosolization process might be dependent on the electrochemical properties of the viruses and the environment. Changes of this nature could affect the mechanism of the aerosol formation in natural forming aerosols as demonstrated in this study for artificially generated aerosols.© 2016 American Association for Aerosol Research
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».