Outer Limits of Flow Cytometry to Quantify Viruses in Water
Notice bibliographique
Résumé
The use of flow cytometry (FCM) with environmental or clinical samples to enumerate viruses (flow virometry) has become popular with the development of sensitive fluorescent dyes that bind to nucleic acids, yet there is no quantitative evidence of the sensitivity and accuracy for flow virometry as applied to aquatic environments. Rigorous background controls are missing. Here we address the gap in our knowledge of how the background interferes with interpreting flow virometry results. To remove background interference, we discovered it was essential to separate viruses from their water matrix and resuspended them in virus free Tris-EDTA buffer. Background substances and a SYBR Green dye colloid produce “virus-like” artifacts that generate false-positive viral counts. We show that neither human enteric viruses nor bacteriophage surrogates of a small genome size (<150 kbp) can be detected using standard FCM. We concluded that the current use of flow virometry is neither sensitive nor accurate enough to quantify most natural viral populations in aquatic environments. We recommend improved procedures for unambiguously proving the FCM signal is indeed viral. However, flow virometry is still limited by the inability of instruments to detect most natural viruses, yet other methods with the example of a sensitive prototype flow cytometer developed for nanomaterials (with a throughput of 10000 viruses per minute) could have the potential for online monitoring of viral abundance in both natural and engineered environments.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».