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J-GLOBAL ID:202202262617046663   整理番号:22A1090325

淡水における一般的藻類の7種の系統を定量化するための新規qPCRに基づく方法および水源におけるその利用【JST・京大機械翻訳】

A novel qPCR-based method to quantify seven phyla of common algae in freshwater and its application in water sources
著者 (8件):
資料名:
巻: 823  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0501B  ISSN: 0048-9697  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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光学顕微鏡は藻類の計数に広く用いられているが,時間消費や労力のようなこの方法に関連したいくつかの欠点がある。本研究では,Cyanophyta,Chlorophyta,Euglenophyta,Bacillariophyta,Dinophyta,Cryptophyta,およびChrysophytaを含む淡水中の一般的藻類の7つの門を定量化するためのqPCRベースの方法を確立した。”その方法”は,Cyanophyta,Chlorophyta,Euglenophyta,Bacillariophyta,Dinophyta,Cryptophyta,およびChrysophytaを含む。藻類細胞の推定におけるqPCRの精度を,顕微鏡計数と比較することによって確認した。qPCRを用いて,Longhu貯水池における藻類の7つの門の細胞濃度を検出し,緑藻ブルームがモニタリング期間に起こったことを示した。藻類ブルームの強度は分類標準に従ってさらに評価し,このブルームのグレードが軽度であることを示唆した。初期警報システムは,2つの水源,Longhu貯水池とDongzhang貯水池における藻類ブルームの発生を早めるために提案した。本研究で開発したqPCR法は,藻類の監視に有用なツールである。ここで報告した早期警戒システムは,藻類ブルームの有効な警告に対して重要な意味を持つであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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その他の汚染原因物質  ,  海洋汚濁 

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