Quantification of cyanobacterial cells via a novel imaging-driven technique with an integrated fluorescence signature
Notice bibliographique
Résumé
A novel imaging-driven technique with an integrated fluorescence signature to enable automated enumeration of two species of cyanobacteria and an alga of somewhat similar morphology to one of the cyanobacteria is presented to demonstrate proof-of-concept that high accuracy, imaging-based, rapid water quality analysis can be with conventional equipment available in typical water quality laboratories-this is not currently available. The results presented herein demonstrate that the developed method identifies and enumerates cyanobacterial cells at a level equivalent to or better than that achieved using standard manual microscopic enumeration techniques, but in less time, and requiring significantly fewer resources. When compared with indirect measurement methods, the proposed method provides better accuracy at both low and high cell concentrations. It extends the detection range for cell enumeration while maintaining accuracy and increasing enumeration speed. The developed method not only accurately estimates cell concentrations, but it also reliably distinguishes between cells of Anabaena flos-aquae, Microcystis aeruginosa, and Ankistrodesmus in mixed cultures by taking advantage of additional contrast between the target cell and complex background gained under fluorescent light. Thus, the proposed image-driven approach offers promise as a robust and cost-effective tool for identifying and enumerating microscopic cells based on their unique morphological features.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».