Enumerating viable phytoplankton using a culture-based Most Probable Number assay following ultraviolet-C treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ballast water management systems (BWMS) must be tested to assess their compliance with standards for the discharge of organisms, for example in the ≥ 10- and < 50-μm size category, which is dominated by phytoplankton. Assessment of BWMS performance with the vital stains fluorescein diacetate + 5-chlorofluorescein diacetate, required by regulations in the USA, is problematic in the case of ultraviolet-C (UVC) radiation. This is because UVC targets nucleotides-and thus reproduction, hence viability-rather than membrane integrity, which is assayed by the stains. The Serial Dilution Culture-Most Probable Number (SDC-MPN) method, long used to enumerate fragile phytoplankton from natural communities, is appropriate for counting viable phytoplankton. We developed QA/QC "best practice" criteria for its application as a robust and repeatable assay of viable cells in cultures of phytoplankton before and after experimental treatment, then constructed dose-response curves for UVC-induced loss of viable cells in 12 species of phytoplankton from seven divisions. Sensitivity to UVC, expressed as the dose required to reduce viability by 99%-the criterion for type approval of treatment systems-varied more than 10-fold and was not correlated with cell size. The form of the dose-response curves varied between taxa, with most having a threshold dose below which there was no reduction in viability. Analysis of the patterns of growth indicates that if recovery from treatment occurred, it was complete in 1 or 2 days in > 80% of cases, long before the assays were terminated. We conclude that the SDC-MPN assay as described is robust and adaptable for use on natural phytoplankton.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle