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Enregistrement W4389080753 · doi:10.1016/j.scitotenv.2023.168840

Assessment of crAssphage as a human fecal source tracking marker in the lower Great Lakes

2023· article· en· W4389080753 sur OpenAlexafffund
Enze Li, Faizan Saleem, Thomas A. Edge, Herb E. Schellhorn

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsOntario Ministry of Economic Development, Job Creation and Trade
Mots-clésFecesFecal coliformBiologyHuman fecesWildlifeContaminationVeterinary medicineZoologyEcologyWater quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CrAssphage or crAss-like phage ranks as the most abundant phage in the human gut and is present in human feces-contaminated environments. Due to its high human specificity and sensitivity, crAssphage is a potentially robust source tracking indicator that can distinguish human fecal contamination from agricultural or wildlife sources. Its suitability in the Great Lakes area, one of the world's most important water systems, has not been well tested. In this study, we tested a qPCR-based quantification method using two crAssphage marker genes (ORF18-mod and CPQ_064) at Toronto recreational beaches along with their adjacent river mouths. Our results showed a 71.4 % (CPQ_064) and 100 % (ORF18-mod) human sensitivity for CPQ_064 and ORF18-mod, and a 100 % human specificity for both marker genes. CrAssphage was present in 57.7 % or 71.2 % of environmental water samples, with concentrations ranging from 1.45 to 5.14 log10 gene copies per 100 mL water. Though concentrations of the two marker genes were strongly correlated, ORF18-mod features a higher human sensitivity and higher positive detection rates in environmental samples. Quantifiable crAssphage was mostly present in samples collected in June and July 2021 associated with higher rainfall. In addition, rivers had more frequent crAssphage presence and higher concentrations than their associated beaches, indicating more frequent and greater human fecal contamination in the rivers. However, crAssphage was more correlated with E. coli and Enterococcus at the beaches than in the rivers, suggesting human fecal sources may be more predominant in driving the increases in E. coli and Enterococcus at the beaches when impacted by river plumes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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