Monitoring of cyanobacteria using derivative spectrophotometry and improvement of the method detection limit by changing pathlength
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective monitoring tools and methods are needed for the early detection and management of cyanobacteria in water bodies to minimize their harmful impacts on the environment and public health. This research investigated changing the cuvette pathlength (10-, 50-, and 100-mm) to improve the detection of cyanobacteria using UV-Vis spectrophotometry with subsequent application of derivative spectrophotometry and Savitzky-Golay (S-G) transformation. A non-toxigenic strain of blue-green cyanobacteria, Microcystis aeruginosa (CPCC 632), and a green algae strain for comparison, Chlorella vulgaris (CPCC 90), were studied in a wide range of concentrations (955,000 to 1855 cells/mL). In each concentration range, method detection limits were established with absorbance measurements and S-G first derivative of absorbance using 10-, 50-, and 100-mm cuvette pathlengths. Increasing the cuvette pathlength from 10 to 100 mm resulted in a 15-fold improvement in sensitivity with absorbance and a 13-fold improvement with S-G first derivative of absorbance for M. aeruginosa. Overall, adoption of 100 mm pathlength and application of S-G derivative spectra improved the method detection limit for M. aeruginosa from 337,398 to 4916 cells/mL, which is below the WHO guideline for low probability of adverse health effects (<20,000 cells/mL). Similarly, the detection limit for C. vulgaris was improved from 650,414 to 11,661 cells/mL. The results also showed that spectrophotometry could differentiate M. aeruginosa from C. vulgaris based on the variations in their pigment absorbance peaks.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».