Cyanobacterial Algal Bloom Monitoring: Molecular Methods and Technologies for Freshwater Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacteria (blue-green algae) can accumulate to form harmful algal blooms (HABs) on the surface of freshwater ecosystems under eutrophic conditions. Extensive HAB events can threaten local wildlife, public health, and the utilization of recreational waters. For the detection/quantification of cyanobacteria and cyanotoxins, both the United States Environmental Protection Agency (USEPA) and Health Canada increasingly indicate that molecular methods can be useful. However, each molecular detection method has specific advantages and limitations for monitoring HABs in recreational water ecosystems. Rapidly developing modern technologies, including satellite imaging, biosensors, and machine learning/artificial intelligence, can be integrated with standard/conventional methods to overcome the limitations associated with traditional cyanobacterial detection methodology. We examine advances in cyanobacterial cell lysis methodology and conventional/modern molecular detection methods, including imaging techniques, polymerase chain reaction (PCR)/DNA sequencing, enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), mass spectrometry, remote sensing, and machine learning/AI-based prediction models. This review focuses specifically on methodologies likely to be employed for recreational water ecosystems, especially in the Great Lakes region of North America.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».