Microbial source tracking of private well water samples across at-risk regions in southern Ontario and analysis of traditional fecal indicator bacteria assays including culture and qPCR
Notice bibliographique
Résumé
Many people living in rural areas rely on privately owned wells as their primary source of drinking water. These water sources are at risk for fecal contamination of human, wildlife, and livestock origin. While traditional bacteriological testing involves culture-based methods, microbial source tracking (MST) assays present an opportunity to additionally determine the source of fecal contamination. This study investigated the main host sources of contamination in private well water samples with high levels of Escherichia coli (E. coli), using MST with human and multi-species specific markers. Fecal contamination of human origin was detected in approximately 50% of samples, indicating that current contamination prevention strategies require reconsideration. The relationship between cattle density and fecal contamination of bovine origin was investigated using a Bovine Bacteroidales specific MST assay. Regional variations of microbial sources were examined, and may inform local primary prevention strategies. Additionally, in order to assess MST and E. coli quantitative real time polymerase chain reaction (qPCR) assays as indicators of fecal contamination, these were compared to E. coli culture methods. Variation in results was observed across all assay methods investigated, suggesting the most appropriate routine bacteriological testing methodology cannot be determined without comparison to a method that directly detects the presence of fecal contamination.
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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 | 0,000 |
| 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 ».