Comparison of MI, Chromocult® coliform, and Compass CC chromogenic culture-based methods to detect Escherichia coli and total coliforms in water using 16S rRNA sequencing for colony identification
Notice bibliographique
Résumé
The MI, Chromocult® coliform, and Compass CC chromogenic culture-based methods used to assess water quality by the detection of Escherichia coli and total coliforms were compared in terms of their specificity and sensitivity, using 16S rRNA sequencing for colony identification. A sewage water sample was divided in 2-μL subsamples for testing by all three culture-based methods. All growing colonies were harvested and subjected to 16S rRNA sequencing. Test results showed that all E. coli colonies were correctly identified by all three methods, for a specificity and a sensitivity of 100%. However, for the total coliform detection, the MI agar, Chromocult® coliform agar, and Compass CC agar were specific for only 69.2% (9/13), 47.2% (25/53), and 40.5% (17/42), whereas sensitive for 97.8% (45/46), 97.5% (39/40), and 85.7% (24/28), respectively. Thus, given the low level of specificity of these methods for the detection of total coliforms, confirming the identity of total coliform colonies could help to take public health decisions, in particular for cities connected to a public drinking water distribution system since the growth of few putative total coliform colonies on chromogenic agar is problematic and can lead to unnecessary and costly boiling notices from public health authorities.
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 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 | 0,002 | 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 ».