Application of long amplicon propidium monoazide-PCR to assess the effects of temperature and background microbiota on pathogens in river water
Notice bibliographique
Résumé
The decay rates of enteric waterborne pathogens were evaluated following the introduction of Yersinia enterocolitica, Salmonella enterica, Campylobacter jejuni and Arcobacter butzleri into river water at different temperatures (5, 15 and 25°C) for a period of 28 days. To improve the accuracy of the results a molecular viability assay, long amplicon propidium monoazide-polymerase chain reaction (PMA-PCR), was used to quantify the viable cell concentration and results from PCR with and without PMA were compared. As well, the effect of background microbiota was assessed for Y. enterocolitica and S. enterica by inoculating cells into sterile and non-sterile river water. Cell persistence was improved by up to 4 log for Y. enterocolitica and 4.5 log for S. enterica in sterile river water compared to natural river water, showing that the autochthonous biological activity in river water can accelerate the die-off of introduced bacteria. Results also showed that low temperature significantly improved the persistence of all four target bacteria in non-sterile river water. There was a more rapid decline in cell concentration in samples with PMA pretreatment; therefore using PMA-PCR analysis can provide more reliable data on viable/active enteric bacteria in aquatic microcosms and allows for improved assessment of pathogens in the environment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».