Photoinactivation of MS2 Bacteriophage Is Enhanced by Unrecognized Proteins from Viral Preparations in Clear Suspensions
Notice bibliographique
Résumé
Light-mediated inactivation of pathogenic microorganisms is vital to engineering water treatment processes and predicting fate and transport in the environment. However, there is high variability in reported viral photoinactivation rates, even in purported sensitizer-free suspensions. Using bacteriophage MS2 as a model, this study explores the impact of progressive inoculant purification processing by centrifugation, filtration, and ultrafiltration, on photoinactivation rates. Faster inactivation kinetics under UVB radiation correlated with greater presence of background proteins as identified via sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis. Differences in the determined rate constants were large and statistically significant, nearing a 70% increase from the lowest to highest protein presence. Variations remained even after 100× dilution of viral stock preparations. Furthermore, the likely basis was determined to be an indirect inactivation mechanism via sensitization of host or media proteins in the solution background, as evidenced by the inclusion of singlet oxygen scavenger l -histidine, which resulted in a clustering of reaction rates near the ultracentrifuged sample. These experiments highlight the methodological importance of performing and confirming inoculant purification prior to performing photoinactivation experiments, particularly when isolation of the endogenous pathway is important for practical or mechanistic conclusions, while demonstrating the notable contribution of proteins to the exogenous pathway.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».