Colloid chemistry pitfall for flow cytometric enumeration of viruses in water
Notice bibliographique
Résumé
Flow cytomtery (FCM) has become a standard approach to enumerate viruses in water research. However, the nature of the fluorescent signal in flow cytometric analysis of water samples and the mechanism of its formation, have not been addressed for bacteriophages expected in wastewaters. Here we assess the behaviour of fluorescent DNA-staining dyes in aqueous solutions, as well as sensitivity and accuracy of FCM for enumeration of DNA-stained model bacteriophages λ, P1, and T4. We demonstrate that in aqueous systems fluorescent dyes form a self-stabilized (pseudolyophilic) emulsion of auto-fluorescing colloid particles. Sample shaking and addition of surfactants enhance auto-fluorescence due to increased dispersion and, in the presence of surfactants, stabilization of the dye emulsion. Bacteriophages with genome sizes <100 kbp (i.e. λ & P1) did not generate a distinct population signal to be detected by one of the most sensitive FCM instruments available (BD LSR Fortessa™ X-20), whereas the larger T4 bacteriophage was resolved as a distinct population of events. These results indicate that the use of fluorescent dyes for bacteriophage enumeration by flow cytometry can produce false positive signals and lead to wrong estimation of total virus counts by misreporting colloid particles as virions, depending on instrument sensitivity.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».