Application of high-throughput 16S rRNA sequencing to identify fecal contamination sources and to complement the detection of fecal indicator bacteria in rural groundwater
Notice bibliographique
Résumé
Residents in rural communities across Canada collect potable water from aquifers. Fecal contaminants from sewage and agricultural runoffs can penetrate aquifers, posing a public health risk. Standard methods for detecting fecal contamination test for fecal indicator bacteria (FIB), but the presence of these do not identify sources of contamination. In contrast, DNA-based diagnostic tools can achieve this important objective. We employed quantitative polymerase chain reaction (qPCR) and high-throughput DNA sequencing to trace fecal contamination sources in Wainfleet, a rural Ontario township that has been under the longest active boil water advisory in Canada due to FIB contamination in groundwater wells. Using traditional methods, we identified FIBs indicating persistent fecal pollution in well waters. We used 16S rRNA sequencing to profile groundwater microbial communities and identified Campylobacteraceae as a fecal contamination DNA marker in septic tank effluents (STEs). We also identified Turicibacter and Gallicola as a potential cow and chicken fecal contamination marker, respectively. Using human specific Bacteroidales markers, we identified leaking septic tanks as the likely primary fecal contamination source in some of Wainfleet's groundwater. Overall, the results support the use of sequencing-based methods to augment traditional water quality testing methods and help end-users assess fecal contamination levels and identify point and non-point pollution sources.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».