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Intérêts et limites des traceurs de sources microbiennes

机译:微生物来源示踪剂的兴趣和局限性

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摘要

The determination of the origin of faecal pollution in aquatic environments (Microbial Source Tracking, MST) is essential to estimate health risks linked to this pollution. The traditional bacterial faecal indicators do not allow a distinction of the origin of faecal pollution in waters. These last years, new MST indicators and their corresponding methods have been proposed. However, no single parameter has proved sufficient to determine the source of faecal pollution. Combinations of parameters involving at least one discriminating indicator and one universal faecal indicator offer the most promising solutions for qualitative and quantitative analyses. The universal (non-discriminating) faecal indicator provides quantitative information regarding the faecal load. The discriminating indicators contribute to the identification of a specific source. The relative values of the parameters derived from distinct discriminating indicators could provide information regarding the contribution to the total faecal load from each origin. It is also essential that the selected parameters characteristically persist in the environment for similar periods. Numerical analysis, such as inductive learning methods, could be used to select the most suitable and the lowest number of parameters to developrnpredictive models. These combinations of parameters provide information on factors affecting the models, such as dilution, specific types of animal source, persistence of microbial tracers and complex mixtures from different sources. In summary, there are minimal conditions which have to satisfy indicators and tracers of microbial sources:rn1. it is necessary to use more than an indicator;rn2. the combination of different indicators must allow the resolution of coeducational faecal pollutions;rn3. the concentration of indicators in environment must be able to be assessed independently of the type of water;rn4. the resistance of the different indicators to water treatments used in predictive models should be known, and their persistence in the environment should be for similar periods;rn5. the selection of variables (indicators and their parameters) should be reliably done by numerical analyses such as inductive learning methods;rn6. the selected MST indicators should be consistent with the development of MST predictive models and independent of geography, climate or dietary habits;rn7. the indicators and their parameters should be accessible without incurring large economic or logistic costs.%La détermination de L'origine de la pollution fécale dans les eaux s'avère nécessaire pour estimer les risques sanitaires associés à ce type de pollution. Les indicateurs bactériens classiques ne permettant pas une différenciation de l'origine de la pollution fécale dans les eaux, un travail important a été réalisé ces dernières années afin de développer une nouvelle approche, dénommée typage de sources microbiennes (TSM) ou Microbial Source Tracking (MST). Cette approche est basée sur des méthodes normalisées pour les indicateurs microbiens classiques [Escherichia coli, coliphages somatiques, phages de Bacteroides spp. ou entérocoques] et de nouvelles méthodes développées pour la recherche pour le dénombrement des marqueurs de l'origine de la contamination. Cependant, aucun des indicateurs classiques ou marqueurs microbiens TSM proposés ne se révèle suffisant pour déterminer à lui seul l'origine de la pollution fécale. La combinaison d'au moins deux paramètres a démontré une plus grande efficacité. Il a également été démontré que les combinaisons comportant des marqueurs TSM et un indicateur classique de contamination fécale constituaient des combinaisons optimales. L'indicateur classique (non discriminant) offre une information quantitative concernant la charge fécale de l'eau. Le marqueur TSM (discriminant] apporte une information sur l'origine spécifique de la pollution fécale. Si nous disposons de plusieurs marqueurs TSM, il est possible d'évaluer les contributions de chacun d'entre eux en fonction de l'indicateur classique. Par conséquent, les valeurs relatives de chacun des marqueurs TSM en fonction des indicateurs classiques de contamination fécale devraient apporter une information sur la contribution de chacune des origines de la pollution fécale. Il s'avère aussi essentiel que les indicateurs classiques et les marqueurs TSM recherchés en parallèle persistent de manière similaire dans l'environnement. Nous avons développé des méthodes numériques, comme les méthodes d'apprentissage inductif, pour permettre de sélectionner le plus petit nombre de paramètres (indicateurs classiques et marqueurs TSM) conduisant à la plus grande résolution possible et ainsi développer des modèles prédictifs en approche TSM. L'apprentissage inductif utilisé est basé sur l'apprentissage automatique par une machine (ordinateur) qui permet le développement, l'analyse et l'implémentation de méthodes automatisables. Cette machine peut évoluer grâce à un processus d'apprentissage, et ainsi remplir des tâches qu'il est difficile ou impossible de réaliser par des moyens algorithmiques plus classiques. Ces combinaisons doivent prendre en considération les facteurs qui affectent l'application des modèles : les effets de dilution dans les eaux réceptrices, les différents types de pollution animale, la persistance de l'indicateur et des marqueurs dans l'environnement et l'existence de mélanges complexes de pollution fécale de différentes origines. En résumé, il existe des conditions minimales que doivent satisfaire les indicateurs et les traceurs de sources microbiennes : 1. il est nécessaire d'utiliser plus d'un indicateur (marqueur TSM et indicateur classique) ; 2. la combinaison de différents marqueurs TSM doit permettre la résolution des pollutions fécales mixtes ; 3. les concentrations des indicateurs (marqueur TSM et indicateur classique) dans l'environnement doivent pouvoir être évaluées indépendamment du type d'eau ; 4. la persistance dans l'environnement et la résistance aux traitements appliqués sur les eaux de chacun des traceurs de sources microbiennes doivent être connues ; 5. les indicateurs (marqueur TSM et indicateur classique) doivent pouvoir être dénombrés pour permettre le développement de modèles prédictifs ; 6. les marqueurs TSM doivent être universels et indépendants de la zone géographique, du climat ou des habitudes alimentaires ; 7. les méthodes d'analyse de ces traceurs doivent être de faible coût et d'application facile.
机译:确定水生环境中粪便污染的来源(微生物源跟踪,MST)对于估算与此污染相关的健康风险至关重要。传统的细菌性粪便指标无法区分水域中的粪便污染源。最近几年,已经提出了新的MST指标及其相应方法。但是,没有一个单独的参数被证明足以确定粪便污染的来源。涉及至少一种区分指标和一种通用粪便指标的参数组合为定性和定量分析提供了最有前途的解决方案。通用(非歧视性)粪便指示器可提供有关粪便负荷的定量信息。区分指标有助于识别特定来源。从不同的区分指标得出的参数的相对值可以提供有关每个来源对总粪便负荷的贡献的信息。同样重要的是,所选参数必须在环境中持续相似的时间。数值分析(例如归纳学习方法)可用于选择最合适和最少数量的参数来开发预测模型。这些参数组合可提供有关影响模型的因素的信息,例如稀释度,动物来源的特定类型,微生物示踪剂的持久性以及不同来源的复杂混合物。总之,必须满足微生物来源指标和示踪剂的最低条件:rn1。有必要使用多个指标; rn2。不同指标的组合必须能够解决男女同校的粪便污染; rn3。必须能够独立于水的类型评估环境中指标的浓度; rn4。应该知道在预测模型中使用的不同指标对水处理的抵抗力,并且它们在环境中的持续时间应该相近; rn5。变量(指标及其参数)的选择应通过数值分析(例如归纳学习方法)可靠地完成; rn6。选择的MST指标应与MST预测模型的发展相一致,并且与地理,气候或饮食习惯无关; rn7。指标及其参数应易于获取,而不会造成大笔经济或后勤费用。污染等级由环境卫生组织和环境卫生协会共同确定为“污染”类别。原始的细菌分类法,对污染的原始证明进行了细致的分类,对重要的事例具有重要的意义,并为新的方法(微细来源,微型译本) MST)。微生物指示分类法[大肠埃希菌,大肠杆菌,噬菌体,噬菌体]。或其他新产品,例如污染源的原始变种和新发现的变质物质。 TSM提案书确定了污染源的确凿证据,微生物和微生物的候补权人也曾担任过这样的职务。 La combinaison d'au moins deuxparamètresadémontréune and grandeefficacité。是TSM等综合性竞争产品的代表,也是最佳组合污染的典型代表。信息分类(无差别)是关于信息定量的关注,是负责人。 TSM市场准入法(区别对待)信息,TSM市场准入者,最有可能的评等标准是企业的贡献。因此,查尔斯·德·马奎尔家族的亲戚旅行社在污染问题上的指示性分类法是对污染的起源进行了详细的说明。持续性的模拟环境的持久性。数量论的学徒,实习生的荣誉证书,选拔者的选拔加上可能的问题和解决方案的等级化(indicateur TSM认证的模范开发法,适用于basésur L'a的学徒培训pprentissage自动化机器(纵坐标)快速开发,分析和实现自动化方法。该机器可以通过学习过程进行进化,从而完成用更常规的算法手段难以或不可能执行的任务。这些组合必须考虑到影响模型应用的因素:接收水的稀释效应,不同类型的动物污染,环境中指示剂和标记物的持久性以及是否存在不同来源的粪便污染的复杂混合物。总之,微生物来源的指示剂和示踪剂必须满足最低条件:1.必须使用多个指示剂(TSM标记和常规指示剂); 2.不同TSM标记的组合必须能够解决混合粪便污染; 3.必须能够独立于水的类型来评估环境中指示剂(TSM标记和常规指示剂)的浓度; 4.必须了解每种微生物源示踪剂在环境中的持久性和对水的处理能力; 5.必须能够对指标(TSM指标和经典指标)进行计数,以建立预测模型; 6. TSM标记必须是通用的,并且与地理区域,气候或饮食习惯无关; 7.分析这些示踪剂的方法必须低成本且易于应用。

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