Implications of dissolved organic carbon, turbidity and salinity on detection and monitoring of cyanobacteria using UV–VIS derivative spectrophotometry
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacterial blooms are now a long-standing and recurring environmental issue around the globe due to their potential toxicity and accompanying negative impacts, such as the formation of taste and odor compounds, water discoloration, scum formation, to name a few. Early detection and routine monitoring of source water is, therefore, an increasing need, and methods to promptly identify cyanobacterial presence are critical. In this study, M. aeruginosa was used to test the impact of three water quality parameters (WQP), including salinity, DOC (dissolved organic carbon), and turbidity, on the detection and monitoring of cyanobacteria using UV-Vis derivative spectrophotometry. The study established the method detection limits under a wide range of WQP. Further, the effect of two cuvette pathlengths (50-, and 100-mm) and two exposure times (90 and 180 mins) at two peaks, corresponding to photopigments chlorophyll-a ( Chl-a ) and phycocyanin (PC), were investigated while applying and Savitzky-Golay (S-G) first derivative of absorbance technique to improve sensitivity. Results indicate that the relationship between the two photopigments and absorbance was generally strong (R 2 > 0.9), except for higher turbidity tests (R 2 > 0.8), and 100 mm pathlength was found to be the most sensitive in terms of detection. Additionally, there was no significant change in absorbance, detection limit, or slope observed between the two exposure times. The lowest detection limits using the established method were found to be 11,083 cells/mL and 12,632 cells/mL for 1 mg/L DOC for Chl-a and PC, respectively. Sensitivity analyses revealed slight variations in slopes of regression with increasing WQP concentration, which was expected with increasing interfering contaminants. Overall, the results demonstrate that despite varying WQPs, with the aid of derivate spectrophotometry and longer cuvette pathlength (100 mm), the method can be successfully used for potential detection and monitoring of cyanobacteria in different source waters. • Derivative spectrophotometry was used for testing cyanobacteria in water matrices. • 3 concentrations of salinity, dissolved organic carbon, and turbidity were tested. • Lowest MDL was found to be 11,083 & 12,632 cells/mL for 1 ppm DOC for Chl-a and PC . • Similar results were found with increasing exposure times from 90 and 180 mins. • Longer cuvette pathlengths (50 and 100 mm) could sensitively detect M. aeruginosa .
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».