Working toward improved monitoring of Cryptosporidium and Giardia (oo)cysts in water samples: testing alternatives to elution and immunomagnetic separation from USEPA Method 1623.1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was designed to find a method to enhance the recovery of Cryptosporidium spp. and Giardia spp. parasites from water samples for research purposes compared to the results that can be achieved with USEPA Method 1623.1. Four different approaches were used to test water samples that were artificially spiked with parasites. The approaches were: (i) Method 1623.1 itself, (ii) elution of Method 1623.1 combined with microfiltration, (iii) an elution technique based on grinding the filter membrane in a blender before the eluent was concentrated by immunomagnetic separation, and (iv) the blender elution followed by microfiltration. Fluorescence microscopy was used to determine which approach led to the highest parasite recovery rates. RESULTS: Method 1623.1 gave the best results for Giardia, while all four approaches were statistically equivalent for Cryptosporidium. We evaluated the costs and laboratory time requirements for each protocol to give readers a complete comparison of the methods tested. Elution of Method 1623.1 combined with microfiltration resulted in lower costs and less laboratory work time without compromising the recovery of the parasites.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 ».