Algal DNA Repair Kinetics Support Culture-Based Enumeration for Validation of Ultraviolet Disinfection Ballast Water Treatment Systems
Notice bibliographique
Résumé
To mitigate the potential spread of invasive species and pathogens, the International Maritime Organization and U.S. Coast Guard (USCG) adopted discharge performance standards for ballast water management that will take full effect in 2017. The USCG requires staining methods for enumerating ballast water treatment system (BWTS) efficacy. These stains do not detect DNA damage, the primary mechanism for ultraviolet (UV) disinfection, and neglect potential DNA repair after discharge. These factors necessitate investigation of enumeration methods for accurate validation and approval of UV-based BWTSs. To molecularly assess DNA damage and repair kinetics, UV-induced DNA lesions were quantified by an enzyme-linked immunosorbent assay in Tetraselmis suecica control and UV-treated samples that were cultured and tested over time. Most DNA repair occurred within 6 h, was essentially complete within 24 h, and was insensitive to light or nutrient conditions during incubation. Asymptotic repair kinetics indicated a maximum of 67% of DNA damage inflicted by 300 mJ/cm 2 was repairable. These data provide a novel UV dose response for DNA damage in T. suecica and indicate that enzymatic DNA repair kinetics are not affected by culture conditions. Because DNA is rapidly photorepaired, culture-based enumeration can be used to accurately validate UV BWTSs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».