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Enregistrement W4400320189 · doi:10.1099/acmi.0.000695.v4

The relationship between microbial population ATP and quantitative PCR bioburdens in diesel fuel microcosms

2024· article· en· W4400320189 sur OpenAlexaff
Frederick J. Passman, Jordan Schmidt, Danika Nicoletti

Notice bibliographique

RevueAccess Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensLuminUltra Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesBattelle
Mots-clésMicrocosmDiesel fuelPopulationEnvironmental scienceBiologyEnvironmental chemistryChemistryMicrobiologyEnvironmental healthMedicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, fuel microbiology studies have relied on culture data. Potentially relevant but unculturable bacteria were not detected. Although ATP can quantify total microbial bioburdens in fuels, it cannot differentiate among the taxa present. Quantitative PCR (qPCR) testing promises to fill this gap by quantifying targeted amplicon sequences thereby detecting both culturable and non-culturable taxa and quantifying specifically targeted taxa. In this study, fluid samples drawn from the fuel, interface and water phases of fuel over water microcosms were tested for cellular ATP concentration ([cATP]) and qPCR bioburdens. Additionally, surface swab samples from steel corrosion coupon surfaces exposed to each of these three phases were collected and tested for total ATP concentration ([tATP]) and qPCR bioburdens. Statistical relationships between ATP and qPCR bioburdens were examined. Correlation coefficients between the two variables were matrix dependent and ranged from negligible (| r |=0.2) to strong (| r |=0.7). When results were categorized into negligible, moderate and heavy bioburdens, parameter agreement was again matrix dependent. Percentage agreement between [ATP] and qPCR gene copies ranged from 11 % to 89 % – with qPCR-bioburden ratings typically being greater than ATP-bioburden ratings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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