Managing the bacterial contamination risk in an axenic mice animal facility
Notice bibliographique
Résumé
A gap exists between good laboratory practices with axenic animals and the procedures applied. This work examined the efficacy of sodium dichloroisocyanurate (MB-10) and potassium peroxymonosulfate (Virkon™) disinfectants, as well as the appropriate soaking time for materials used with the ISOcage Biosafety Station™. We also compared the microbial load in cage systems hosting mice over 2 weeks in axenic rooms (ARs) and in typical specific-pathogen-free (SPF) non-axenic rooms (NARs) to identify resistant microorganisms, targeted for longer soaking disinfection, and evaluated the necessary procedures for reducing the microbial load in AR. Staphylococcus was the most frequently isolated genus (in both ARs and NARs). An average of three spore-forming microorganisms per cage were counted from AR. The disinfection time to reach 1 log reduction for Bacillus atrophaeus spores varied from 138 s (100 ppm MB-10) to 290 (Virkon™) to <20 s for S. epidermidis (100 ppm MB-10). AR management protocols lead to a microbial load that is 1000 times lower than that found in NARs. Data comparing the microbial load in SPF and axenic facilities can be used to improve the effectiveness of their microbial control procedures.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».