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Enregistrement W1829144122 · doi:10.1111/j.1745-4565.2012.00379.x

EVALUATION OF FPA‐FTIR SPECTROSCOPY AS A TOOL IN THE DIFFERENTIATION OF<i>CAMPYLOBACTER JEJUNI</i>FROM<i>CAMPYLOBACTER COLI</i>ISOLATED FROM RETAIL CHICKEN SAMPLES

2012· article· en· W1829144122 sur OpenAlex
Lopez Carranza, Pedro A. Alvarez, Andrew Ghetler, Irène Iugovaz, Jacqueline Sedman, Catherine D. Carrillo, Ashraf A. Ismail

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Safety · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensHealth CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCampylobacter jejuniCampylobacterCampylobacter coliFourier transform infrared spectroscopyMicrobiologyEscherichia coliBiologyChemistryAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyBacteriaBiochemistryPhysicsGeneticsOpticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A method for differentiation of Campylobacter jejuni and Campylobacter coli based on focal‐plane‐array Fourier transform infrared (FPA‐FTIR) spectroscopy was evaluated as an alternative to the current cumbersome methodology. Two types of reference data banks were constructed, one containing FTIR spectra of C. jejuni and C. coli strains, and the other containing FTIR spectra of 11 Campylobacter species. The FPA–FTIR method was tested by identifying 40 C. jejuni and 16 C. coli isolates from poultry, previously identified biochemically and by a multiplex polymerase chain reaction, through comparison of their spectra against the data banks. Employing the C. jejuni and C. coli data bank produced high sensitivity toward C. jejuni (95%) and C. coli (94%) and high overall specificity (95%). With the Campylobacter spp. data bank, the corresponding values were 82, 88 and 84%, respectively. We conclude that FPA‐FTIR spectroscopy is a valuable tool for the differentiation of C. jejuni and C. coli, particularly when C. jejuni and C. coli data banks are used. PRACTICAL APPLICATIONS Foodborne Campylobacter infections are highly prevalent, and therefore proper detection and identification of Campylobacter strains are of paramount importance. Accurate and fast methods for the identification of Campylobacter jejuni and Campylobacter coli are pressing needs. This study presents a rapid, accurate method for differentiation between C. jejuni and C. coli based on Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. By employing FTIR imaging instrumentation equipped with an infrared microscope and a focal‐plane‐array detector, thousands of spectra are recorded from each isolate in the amount of time a traditional FTIR spectrometer records a single spectrum. In turn, rich biochemical characterizations of bacterial strains, often termed “whole‐organism fingerprints,” are rapidly produced. Comparison of the FTIR spectra of unknown microorganisms against spectral databases of reference strains through the use of principal component analysis allows quick and accurate identification of C. jejuni and C. coli strains, offering an invaluable tool for food safety assurance and surveillance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle