Recreational water monitoring: Nanofluidic qRT‐PCR chip for assessing beach water safety
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
Abstract Improved recreational water monitoring using rapid molecular genetic methods would decrease both public health risks and unnecessary beach closures. Hence, we developed a novel nanofluidic quantitative real‐time PCR (qPCR) in the OpenArray platform to (a) detect and quantify fecal indicator bacteria (FIBs; N = 2), (b) identify contaminant sources (microbial source tracking (MST); N = 7), and (c) detect human virulent pathogens (virulence gene markers; N = 15). Our water monitoring OpenArray plate reliably detects as few as two template copies/hole (OpenArray ® well), with some marker sensitivities as low as single‐copy detection. The OpenArray plate showed high target sequence specificity and returned expected patterns of contaminants for fecal and sewage samples. We found Canada geese and seagulls were the leading causes of contamination at beaches that tested positive for coliforms. When we incorporated robotic DNA extraction, we were able to process samples from water to FIBs, MST, and waterborne pathogen detection and quantification within four hours. Our monitoring TaqMan qPCR assays in the OpenArray platform is uniquely valuable for regulatory agencies charged with beach water safety as well as for researchers interested in human health implications of aquatic microbial community structure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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