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Enregistrement W2598525073

Morphological characterization and molecular detection of potential harmful diatom, pseudo-nitzschia from Malaysian water

2012· dissertation· en· W2598525073 sur OpenAlexaboutno aff
Sing Tung Teng

Notice bibliographique

RevueUnimas Institutional Repository (Universiti Malaysia Sarawak) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomoic acidDiatomNitzschiaBiologyPlanktonZoologyGenusAlgal bloomEcologyPhytoplanktonMicrobiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diatom, Pseudo-nitzschia is a genus that associated with harmful algal blooms
\n(HABs) worldwide. One third of the species produce the neurotoxin, domoic acid (DA)
\nwhich is a causative agent of amnesic shellfish poisoning (ASP). Research interest in
\ntoxic Pseudo-nitzschia thrived after the outbreak of the first ASP case stroked Canada in
\n1987. Following the incidence, numerous studies have been undertaken throughout the
\nopen oceans. However, occurrences of Pseudo-nitzschia spp. were reported as species
\ncomplex/complexes due to the taxonomic uncertainty in the genus. This has lead to
\nenormous confusion in species identification) In this study, a thorough field survey
\nfocused on Pseudo-nitzschia species were undertaken to investigate the spatial
\ndistribution pattern and species composition in Malaysian waters. Samplings covered
\nlocations in the Andaman Sea, the Straits of Malacca, the South China Sea, Sulu Sea
\nand Celebes Sea. Plankton samples were collected from 17 locations using a 20 gmmesh
\nplankton net haul. Samples were subjected to acid wash treatment before detailed
\nmorphological observations under transmission electron microscope (TEM).
\nIdentification of Pseudo-nitzschia species was based on the frustules morphology with
\nmorphometric measurements. In total, 22 species were identified; in which 16 were new
\nrecords in Malaysia, and a new morphotype discovered. Among the toxic species found,
\nincluding P. brasiliana, P. caciantha, P. calliantha, P. cuspidata, P. delicatissima, P.
\nmultistriata, P. pseudodelicatissima, P. pungens, and P. turgidula were previously
\nreported to associate with ASP events worldwide.
\nIn order to aid the species identification of this complex species, molecular
\napproaches have been introduced in Pseudo-nitzschia taxonomy. Molecular
\nphylogenetic analyses are applied based on a genetic marker to resolve the Pseudonitzschia
\nspecies complex/complexes. In this study, whole cell fluorescence in situ
\nhybridization (FISH), a rapid molecular detection tool was applied on both field and
\ncultured samples. Two toxic species, P. pungens were used as model species in FISH
\noptimization and on-field application. Species-specific probes were designed in silico.
\nThe accessibilities of probes were tested in silico based on complete 28S rRNA
\nsecondary structure information. The probes were successfully optimized on clonal
\ncultures and natural spiked samples. Whole-cell FISH was proven as a potential rapid
\ndetection tool for monitoring of toxic Pseudo-nitzschia species in Malaysia. This study
\nhas provided further insight and better understanding on Pseudo-nitzschia taxonomy
\nusing both the morphological and molecular approaches. The finding of a new
\nmorphotype warrants further investigation to obtain genetic evidence. FISH method
\nwith species specific probes on targeted Pseudo-nitzschia species are proposed as
\nmonitoring tools for the related agency in Malaysia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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