Geri Dön

Çeşitli yaş gruplarınca kullanılan bilgisayar klavye ve mauslarında mikro floranın araştırılması

Investigation of microbial flora on keyboards and mice used by people from different age groups.

PDF İndir

  1. Tez No: 281506
  2. Yazar: OSMAN YENER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UÇKUN SAİT UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mikrobiyoloji, Veteriner Hekimliği, Microbiology, Veterinary Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayar, klavye, maus, S.aureus, Mikrobiyal kontaminasyon, Computer, keyboard, Mouse, S.aureus, Microbial contamination
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mikrobiyoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Bu çalışmada, Konya il merkezinde Karatay, Meram ve Selçuklu ilçelerinde muhtelif internet kafelerdeki bilgisayar klavye ve mauslarında mikroorganizma yoğunluğunu saptamak amacıyla bakteri ve mantarların identifikasyonu yapıldı. İnternet kafelerden, Selçuk Üniversitesi kampüsünde üniversite öğrencilerinin kullandığı bilgisayar merkezindeki bilgisayar klavye ve mauslarından ve Selçuk Üniversitesi Veteriner Fakültesi'nde görev yapan öğretim üyelerinin ofislerindeki bilgisayar klavye ve mauslarından 100'er olmak üzere toplam 300 örnek alındı.Mikrobiyolojik yoklamalarda 300 örnekten 202 (% 67.3)'sinde bakteri üremesi gözlenirken toplam 339 bakteri suşu izole edildi. Toplam 339 suştan 205 (% 60.47)'i KNS (Koagülaz Negatif Stafilokoklar), 111 (% 32.74)'i otoaglünitasyon gösteren stafilokoklar, 2 (% 0.58)'si S. aureus, 2 (% 0.58)'si Kocuria rosea, 3 (% 0.88)'ü K.kristinae, 1 (% 0.29)'i Leunocostoc mesenteroides, 2 (% 0.58)'si Micrococcus luteus, 7 (% 2.06)'si Enterococcus cloacae, 3 (% 0.88)'ü Stenotrophomanas maltophilia, 1 (% 0.29)'i Brevundimonas dimunita, 1 (% 0.29)'i Pseudomanas alcaligenes, 1 (% 0.29)'i Pasturella pneumotropica olarak identifiye edildi.Yapılan mantar muayene sonucunda 300 sıvap örneğinden, 152 (% 50.6) örnekte mantar üredi ve toplam 193 mantar suşu izole edildi. İzole edilen mantar suşlarının gruplara göre dağılımı; toplam 193 suştan 122 (% 63.21)'si Aspergillus ssp., 11 (% 5.69)'i Penicillum ssp., 17 (% 8.80)'si Microsporum ssp., 22 (% 11.39)'si Rhodotorula ssp., 2 (% 1.03)' si Rhizopus ssp., 12 (% 6.21)'si Trichphyton ssp., 2 (% 1.03)'si Fusarium ssp., 1 (%0.51)'i Sporobolomyces ssp., 1 (% 0.51)'i Torulopsis ssp., 1 (% 0.51)'i Candida ssp., 2 (% 1.03)'si Alternaria ssp.İdentifkasyon sonucunda bakterilerden en fazla % 60.47'lik oranla KNS izole edilmiştir. Bunu % 32.74'lük oranla otoaglünitasyon gösteren stafilokoklar izlemektedir. Bakteri yoğunluğunun en fazla olduğu grup 40 örnekte 71 bakteri izolasyonu ve toplam % 20.94'lük oran ile Selçuklu ilçesindeki internet kafelerdir. Yoğunluğunun en az olduğu grup ise 100 örnekte 47 bakteri izolasyonu ve toplamda % 13.86'lık yüzdeyle Öğretim Üyeleri olmuştur. İzolasyon sonucunda mantarlardan en fazla % 63.2'lik yoğunlukla Aspergillus izole edilmiştir.Sonuç olarak sık ve çeşitli kişiler tarafından kullanılan bilgisayar ve mauslar mikrobiyal ve mikotik patojenlerle kontamine olabilirler ve bu kontaminasyona karşı önlem alınması gereklidir.

Özet (Çeviri)

In order to determine kontamination status of mouse and keyboards from computers used in University?s computer center, personal computers of veterinary academicians? in the University and internet cafes in three districts of Konya Province, bacteria and micotic agents were isolated and identified. A total number of 300 swab samples from internet cafes, personal computers of academicians and Computer centre of which 100 each samples were taken.Bacteria isolations were made by a number of 202 (67.3 %) out of 300 samples. Total bacteria isolates number was 339. Of these 339 isolates 205 (60, 47 %) were CNS (Coagulase Negative Staphylococci), 111 (32,74 %) autoagglutinated Staphylococi, 7 (2,06 %) Enterococcus cloacae, 3 (0,88) Kocurina kristinae, 3 (0,88) Stenotrophomonas maltophila, 2 (0,58 %) S.aureus, 2 (0,58 %), 2 (0,58 %) Micrococcus luteus, Kocuria rosea, 1 (0,29 %) Leuconostoc mesenteroides, 1 (0,29 %) Brevundimonas dimunita, 1 (0,29 %)Pseudomonas alcaligenes and 1 (0,29 %) Pasteurella pneumotropica.A total of 152 (50.6 %) mycotic agent was isolated. The number of strains was 193. Of these agents 122 (63.21 %) were Aspergillus ssp., 11 (5.69 %), Penicillum ssp., 17 (8.80 %) Microsporum ssp., 22 (11.39 %) Rhodotorula ssp., 2 (1.03 %) Rhizopus ssp., 12 (6.21 %) Trichphyton ssp., 2 (1.03 %) Fusarium ssp., 1 (0.51 %) Sporobolomyces ssp., 1 (0.51 %) Torulopsis ssp., 1 (0.51 %) Candida ssp., and 2 (1.03 %) Alternaria ssp.The mist isolated bacteria was CNS with a isolation ratio of 60, 47 %. This was followed by autoagglutited Staphylococci with ratio of 32,74 %. In 40 most populated samples 71 bacterial strain with 20,94 % ratio were observed internet cafes from Selçuklu district. The least number of bacterial starins were detected from the group of academicians with a ratio of 13,86 % (n 47). The most isolated fungi was Aspergillus (63,2 %).As a result, computers? keyboard and mice work with multiusers can be contaminated with microbial and micotic agents. This contamination is needed to be prevented.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    583580

    7-9 yaş eğitim hedefli yeni medya yazılımlarının görsel tasarımı

    Visual design of the education intended new media softwares of 7-9 year olds

    DİLEK AYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATA YAKUP KAPTAN

  2. Tez No

    725935

    Derin öğrenme yöntemleri ile el bilek grafisinden kemik yaşının tahmini

    Age estimation from left-hand radi̇ographs with deep learning methods

    CÜNEYT ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSiirt Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ KAYA

  3. Tez No

    397969

    Face track retrieval and recognition across age

    Yaşlar arası yüz iz çıkarımı ve tanıması

    ESAM GHALEB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  4. Tez No

    849108

    DA4HI: A deep learning framework for facial emotion recognition in affective systems for children with hearing impairments.

    DA4HI: İşitme engelli çocuklar için duyuşsal sistemlerde yüzdeki duyguların tanınması maksadıyla geliştirilen derin öğrenme modeli.

    CEMAL GÜRPINAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

    PROF. DR. NAFİZ ARICA

  5. Tez No

    413400

    Using spatial statistics techniques to determine the user profiles of social media

    Sosyal medyada kullanıcı profillerinin belirlenmesinde konumsal istatistik tekniklerin kullanılması

    İREM ERKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU

Geri Dön