Contaminants and Where to Find Them: Microbiological Quality Control in Axenic Animal Facilities
Notice bibliographique
Résumé
The use of axenic animal models in experimental research has exponentially grown in the past few years and the most reliable way for confirming their axenic status remains unclear. It is especially the case when using individual ventilated positive-pressure cages such as the Isocage. This type of cage are at a greater risk of contamination and expose animals to a longer handling process leading to more potential stress when opened compared to isolators. The aim of this study was to propose simple ways to detect microbial contaminants with Isocages type isolator resulting by developing, validating and optimizing three different methods (culture, microscopy, and molecular). These three approaches were also testedin situby spiking 21 axenic mice with different microorganisms. Our results suggest that the culture method can be used for feces and surface station (IBS) swabs exclusively (in Brain Heart Infusion for 7 days at 25°C and 37°C in aerobic conditions, and at 30°C in anaerobic conditions), while microscopy (wet mounts) and molecular method (quantitative PCR) were only suitable for fecal matter analyses.In situresults suggests that the culture and molecular methods can detect up to 100% of bacterial contamination events while the microscopy approach generates many erroneous results when not performed by a skilled microscopist.In situresults also suggest that when an axenic mouse is contaminated by a microbial agent, the microorganism will colonize the mouse to such an extent that detection is obvious in 4 days, in average. This report validates simple but complimentary tests that can be used for optimal detection of contaminants in axenic animal facilities using Isocage type isolators.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».