Molecular MIC Diagnoses from ATP Field Test: Streamlined Workflow from Field to 16S rRNA Gene Metagenomics Results
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbiologically influenced corrosion (MIC) describes the negative impacts of microbial growth within various industries. While culture based growth tests are the traditional means of assessing MIC, they are not accurate. New culture-independent assays have been developed; one of which is the adenosine triphosphate (ATP) assay. This field assay allows for indirect enumeration of microorganisms; however, it does not divulge which microorganisms are present. Molecular methods such as 16S metagenomics (16S rRNA gene sequencing and data interpretation) are often used for characterizing the microbial populations; however, it has not been widely adopted due to prohibitive costs and complex workflows that are not feasible in the field. Microbial communities are highly sensitive to changes in their environment, and change in composition as a result of sample storage, transport, and handling, ultimately diminishing the quality of the knowledge gained from sequencing the community. Recently, the presence of microbial DNA in physical elements (filter and filtrate) of the ATP assay were found, suggesting the ATP assay itself may be used to acquire DNA for metagenomic analyses in the field. The ability to bundle the ATP MIC diagnostic assay with DNA acquisition for metagenomics would reduce the cost and labor intensity of DNA extraction, and alleviate complex sample storage and handling logistics that together may substantially improve resultant molecular assay accuracy and accessibility to the industry.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,011 |
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 ».