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Enregistrement W2409858335 · doi:10.2134/jeq2006.0555

Assessment of the 16S‐23S rDNA Intergenic Spacer Region in <i>Enterococcus</i> spp. for Microbial Source Tracking

2007· article· en· W2409858335 sur OpenAlexfundno aff
Jerold W. Dickerson, J. Brooks Crozier, C. Hagedorn, Albert Hassall

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésBiologyLinear discriminant analysis23S ribosomal RNAIntergenic region16S ribosomal RNAVeterinary medicineStatisticsMathematicsGeneticsBacteriaMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new library-based microbial source tracking (MST) approach intended for initial application in the coastal waters of Virginia was evaluated. Host-origin isolates of Enterococcus spp. were collected from beaches and the surrounding tidewater region of Virginia and used to construct a library based on the pattern of DNA band lengths produced by the amplification of the 16S-23S rDNA intergenic spacer (IGS) region, and subsequent digestion with MboI. Initial results from small host-origin libraries (64 and 200 total isolates) with discriminant analysis (DA) and logistic regression (LR) yielded high average rates of correct classification (ARCC) for a four-source classification split (birds, dogs, sewage, and wildlife), with ARCCs ranging from 83 to 100%. However, the poor results obtained when classification was attempted on a non-library validation set (VS, ARCCs of 47 and 48%, respectively, using DA and LR) demonstrated that a library of 200 isolates was insufficient to adequately represent the diversity of the enterococci in the sampled region. An increase in the library size to 1029 total isolates was accompanied by a reduction in the ARCC of the library to 42.7% with DA and 45.7% with LR, plus similarly poor results obtained from the VS. The low correct classification rates generated by the larger known-source library were unsuitable for field application. Many reported MST methods have been based on results obtained using small host-origin libraries without external validation. Our results indicate that such an approach can be very misleading, and that larger libraries and external validation is essential for the confirmation of preliminary results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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