The use of bovine serum albumin to improve the RT-qPCR detection of foodborne viruses rinsed from vegetable surfaces
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To demonstrate that produce rinsates used for RT-qPCR detection of foodborne viruses may cause significant PCR inhibition and propose a means to reduce its impact on sensitivity. METHODS AND RESULTS: Here, it is shown that rinsing and concentration from spinach and precut lettuce have the potential to generate RNA extracts that are inhibitory to RT-qPCRs assembled from commercial kits for the detection of norovirus GII (NoV GII), hepatitis A virus (HAV), hepatitis E virus (HEV), rotavirus (RV) and feline calicivirus (FCV) as sample process control. It is further shown that the addition of bovine serum albumin (BSA) to those reactions restored a positive signal in all cases. The effect of BSA was dependent upon the primer/probe combination. Moreover, two of the detection systems (FCV and HAV) strongly benefited from the addition of BSA even in the absence of PCR inhibitors. CONCLUSIONS: BSA was shown to restore positive signals in five different RT-qPCR systems that were otherwise completely inhibited by produce rinsate extracts. It is therefore suggested to consider the addition of BSA to RT-qPCRs for the detection of foodborne viruses when inhibition is observed. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: This study clearly demonstrates the potency of PCR inhibitors generated during routine virus concentration from produce and that it can be alleviated by the addition of BSA to the RT-qPCRs. Although used elsewhere, the addition of BSA to PCRs is not a common practice in this growing field of research.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».