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
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A method for differentiation ofCampylobacter jejuniandCampylobacter colibased 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 ofC. jejuniandC. colistrains, and the other containing FTIR spectra of 11Campylobacterspecies. The FPA–FTIR method was tested by identifying 40C. jejuniand 16C. coliisolates from poultry, previously identified biochemically and by a multiplex polymerase chain reaction, through comparison of their spectra against the data banks. Employing theC. jejuniandC. colidata bank produced high sensitivity towardC. jejuni(95%) andC. coli(94%) and high overall specificity (95%). With theCampylobacterspp. data bank, the corresponding values were 82, 88 and 84%, respectively. We conclude that FPA‐FTIR spectroscopy is a valuable tool for the differentiation ofC. jejuniandC. coli,particularly whenC. jejuniandC. colidata banks are used. PRACTICAL APPLICATIONS FoodborneCampylobacterinfections are highly prevalent, and therefore proper detection and identification ofCampylobacterstrains are of paramount importance. Accurate and fast methods for the identification ofCampylobacter jejuniandCampylobacter coliare pressing needs. This study presents a rapid, accurate method for differentiation betweenC. jejuniandC. colibased 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 ofC. jejuniandC. colistrains, 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.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».