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Enregistrement W3044045245 · doi:10.1139/cjm-2019-0499

Field assessment of horse-associated genetic markers HoF597 and mtCytb for detecting the source of contamination in surface waters

2020· article· en· W3044045245 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Gray, Nicole Masters, Aaron Wiegand, Mohammad Katouli

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContaminationGenetic markerBiologyEnvironmental scienceEnvironmental chemistryZoologyEcologyGeneticsChemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the specificity and sensitivity of two horse-associated markers, HoF597 and Horse mtCytb, and 12 mitochondrial and bacterial markers of six animal species (human, cow, pig, bird, dog, chicken) in the faecal samples of 50 individual horses. Both horse markers were detected in 48 (96%) faecal samples. Cross-reactivity with dog (BacCan545) and pig (P23-2) occurred in 88% and 72% of horse faecal samples, respectively. Several other bacterial and mitochondrial markers of non-target hosts were also detected; however, their specificities were >80%. Analyses of samples from surface waters (n = 11) on or adjacent to properties from which horse faecal samples had been collected showed only the presence of HoF597 but not horse mitochondrial marker. Our data suggest that while bacterial and (or) mitochondrial markers of other animal species may be present in horse faeces, dog and pig markers may predominantly be present in horse faecal samples, which points to their nonspecificity as markers for microbial source tracking. Although HoF597 and Horse mtCytb are highly sensitive and specific for the detection of horse faecal pollution, because of their low numbers, mitochondrial (mtDNA) markers may not be robust for screening surface waters.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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