Effectiveness of TRIzol in Inactivating Animal Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Safe handling of biological samples sourced from wild ecosystems is a pressing concern for scientists in disparate fields, including ecology and evolution, OneHealth initiatives, bioresources, geography, veterinary medicine, conservation, and many others. This is especially relevant given the growing global research community and collaborative networks that often span international borders. Treatments to inactivate potential pathogens of concern during transportation and analysis of biospecimens while preserving molecular structures of interest are necessary. Objective: We provide a detailed resource on the effectiveness and limitations of TRIzol™ Reagent, a product commonly used in molecular biology to inactivate bacterial and viral pathogens found in wild animals. Methods: By literature review, we evaluate the mode of action of TRIzol Reagent and its main components on bacterial and viral structures. We also synthesize peer-reviewed literature on the effectiveness of TRIzol in inactivating a broad range of infectious bacteria and viruses. Key Findings: TRIzol Reagent inactivation is based on phenol, chaotropic salts, and sodium acetate. We find evidence of widespread efficacy in deactivating bacteria and a broad range of enveloped viruses. The efficacy against a subset of potential pathogens, including some nonenveloped viruses, remains uncertain. Conclusion: Available evidence suggests that TRIzol Reagent is effective in inactivating a broad spectrum of bacteria and viruses from cells, tissues, and liquids in biological samples when the matrices are exposed to at least 10 min at room temperature to the reagent. We highlight areas that require additional research and discuss implications for laboratory protocols.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».