Monitoring indigenous microalgae using derivative spectrophotometry and comparison with <i>M. aeruginos</i>a and <i>C. vulgaris</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Derivative spectrophotometry was investigated as a monitoring tool for indigenous microalgae in surface waters. Absorbance spectra of indigenous microalgae were studied at low, medium and high range concentrations and were compared to the absorbance spectra of pure strains of M. aeruginosa and C. vulgaris to understand the differences in their absorbance fingerprints and the applicability of this method for real-time monitoring. Method Detection Limit (MDL) of the indigenous microalgae sample from its absorbance spectra was found to be 158,693 cells/mL. First derivative spectrophotometry was effective in detecting mixed indigenous microalgae at medium and high concentrations; however, it failed to differentiate between noise and signal at low concentrations. Subsequently, Savitzky-Golay algorithm was applied to improve the sensitivity and specificity of detection. The Savitzky-Golay first derivative of absorbance resulted in distinctive peaks and spectra fingerprints, indicating it can be used not only to monitor but also to identify various species of microalgae in water bodies. The Savitzky-Golay first derivative of absorbance also resulted in the lowest detection limits (60,170 cells/mL). Derivative spectrophotometry, along with mathematical and statistical tools, can be used for real-time detection and monitoring of mixed indigenous microalgae in surface waters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».