Recent Developments in Rapid Detection Methods
Notice bibliographique
Résumé
The continued presence of pathogenic microorganisms and their toxins in food and drinking water has necessitated the ongoing need for newer, more sensitive and robust analytical systems capable of rapid detection of these contaminants in complex samples. The ideal detection method should be capable of rapidly detecting and confirming the presence of food-borne pathogenic microorganisms directly from complex samples with no false-positive or false-negative results. Rapid detection methods including immunological detection, cell/tissue-based assays and nucleic acid-based assays have been discussed in this chapter. Conventional culture techniques continue to be the gold standard for the isolation, detection, and identification of target pathogens. These methods increase detection times by hours to days, causing preliminary test results to be delayed. These assays are defined as affinity, cell/tissue, and nucleic acid technologies. Antibody-based detection systems are still considered to be the gold standard of affinity-based testing methods. Aptamers offer several advantages over the use of antibodies in the identification of food-borne microorganisms and toxins. Any microorganism that contains DNA or RNA can be detected using nucleic acid-based assays, but a limitation of these diagnostics is their inability to detect protein-based agents of disease, such as toxins or prions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».