An innovative passive sampling approach for the detection of cyanobacterial gene targets in freshwater sources
Notice bibliographique
Résumé
Cyanotoxins pose significant human health risks, but traditional monitoring approaches can be expensive, time consuming, and require analytical equipment or expertise that may not be readily available. Quantitative polymerase chain reaction (qPCR) is becoming an increasingly common monitoring strategy as detection of the genes responsible for cyanotoxin synthesis can be used as an early warning signal. Here we tested passive sampling of cyanobacterial DNA as an alternative to grab sampling in a freshwater drinking supply lake with a known history of microcystin-LR. DNA extracted from grab and passive samples was analyzed via a multiplex qPCR assay that included gene targets for four common cyanotoxins. Passive samples captured similar trends in total cyanobacteria and the mcyE/ndaF gene responsible for microcystin production when compared to traditional grab samples. Passive samples also detected genes associated with the production of cylindrospermopsin and saxitoxin that were not detected in grab samples. This sampling approach proved a viable alternative to grab sampling when used as an early warning monitoring tool. In addition to the logistical benefits of passive sampling, the detection of gene targets not detected by grab samples indicates that passive sampling may allow for a more complete profile of potential cyanotoxin risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».