Evaluation of Various Campylobacter-Specific Quantitative PCR (qPCR) Assays for Detection and Enumeration of Campylobacteraceae in Irrigation Water and Wastewater via a Miniaturized Most-Probable-Number–qPCR Assay
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Campylobacter spp. are the leading cause of bacterial gastroenteritis worldwide, and water is increasingly seen as a risk factor in transmission. Here we describe a most-probable-number (MPN)-quantitative PCR (qPCR) assay in which water samples are centrifuged and aliquoted into microtiter plates and the bacteria are enumerated by qPCR. We observed that commonly used Campylobacter molecular assays produced vastly different detection rates. In irrigation water samples, detection rates varied depending upon the PCR assay and culture method used, as follows: 0% by the de Boer Lv1-16S qPCR assay, 2.5% by the Van Dyke 16S and Jensen glyA qPCR assays, and 75% by the Linton 16S endpoint PCR when cultured at 37°C. Primer/probe specificity was the major confounder, with Arcobacter spp. routinely yielding false-positive results. The primers and PCR conditions described by Van Dyke et al. (M. I. Van Dyke, V. K. Morton, N. L. McLellan, and P. M. Huck, J Appl Microbiol 109:1053-1066, 2010, http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2672.2010.04730.x) proved to be the most sensitive and specific for Campylobacter detection in water. Campylobacter occurrence in irrigation water was found to be very low (<2 MPN/300 ml) when this Campylobacter-specific qPCR was used, with the most commonly detected species being C. jejuni, C. coli, and C. lari Campylobacters in raw sewage were present at ∼10(2)/100 ml, with incubation at 42°C required for reducing microbial growth competition from arcobacters. Overall, when Campylobacter prevalence and/or concentration in water is reported using molecular methods, considerable validation is recommended when adapting methods largely developed for clinical applications. Furthermore, combining MPN methods with molecular biology-based detection algorithms allows for the detection and quantification of Campylobacter spp. in environmental samples and is potentially suited to quantitative microbial risk assessment for improved public health disease prevention related to food and water exposures. IMPORTANCE: The results of this study demonstrate the importance of assay validation upon data interpretation of environmental monitoring for Campylobacter when using molecular biology-based assays. Previous studies describing Campylobacter prevalence in Canada utilized primers that we have determined to be nonspecific due to their cross-amplification of Arcobacter spp. As such, Campylobacter prevalence may have been vastly overestimated in other studies. Additionally, the development of a quantitative assay described in this study will allow accurate determination of Campylobacter concentrations in environmental water samples, allowing more informed decisions to be made about water usage based on quantitative microbial risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».