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Enregistrement W2669947340 · doi:10.1111/jam.13514

Preferential aerosolization of bacteria in bioaerosols generated<i>in vitro</i>

2017· article· en· W2669947340 sur OpenAlexafffund
Phillipa Perrott, Nathalie Turgeon, Léa Gauthier-Levesque, Caroline Duchaine

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAerosolizationIndoor bioaerosolMicrobiologyBacteriaLegionellaPseudomonas aeruginosaBiologyNebulizerChemistryFood scienceMedicineEnvironmental chemistryInhalation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Little is known about how bacteria are aerosolized in terms of whether some bacteria will be found in the air more readily than others that are present in the source. This report describes in vitro experiments to compare aerosolization rates (also known as preferential aerosolization) of Gram-positive and Gram-negative bacteria as well as rod- and coccus-shaped bacteria, using two nebulization conditions. METHODS AND RESULTS: A consortium of five bacterial species was aerosolized in a homemade chamber. Aerosols generated with a commercial nebulizer and a homemade bubble-burst aerosol generator were compared. Data suggest that Pseudomonas aeruginosa was preferentially aerosolized in comparison to Moraxella catarrhalis, Lactobacillus paracasei, Staphylococcus aureus and Streptococcus suis, independently of the method of aerosolization. Bacterial integrity of Strep. suis was more preserved compared to other bacteria studied as revealed with PMA-qPCR. CONCLUSION: We reported the design of an aerosol chamber and bubble-burst generator for the in vitro study of preferential aerosolization. In our setting, preferential aerosolization was influenced by bacterial properties instead of aerosolization mechanism. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: These findings could have important implications for predicting the composition of bioaerosols in various locations such as wastewater treatment plants, agricultural settings and health care settings.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,409

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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