The detection of non-O157 E. coli in food by immunomagnetic separation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To compare immunomagnetic separation (IMS) protocols (enrichment media and temperature) for the isolation of Escherichia coli serotypes O26 and O111 from four different foods. METHODS AND RESULTS: Foods (minced beef, cheese, apple juice and pepperoni) spiked with low numbers (<100 g(-1)) of stressed nalidixic mutant E. coli serotypes O26 and O111 were enriched in media based on buffered peptone water (BPW), tryptone soya and EC broths incubated at temperatures of 37 and 42 degrees C to optimize the IMS technique. BPW enrichments gave increased recoveries of both serotypes compared with tryptone soya and EC broths. Elevated temperatures of incubation at 42 degrees C were superior to 37 degrees C. CONCLUSIONS: Positive detection of low numbers of stressed target pathogens in all replicate tests was only possible using BPW enrichments. The majority of tests from alternative enrichments resulted in zero or single colonies recovered post-IMS. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: The optimum IMS protocol would improve isolation rates of E. coli O26 and O111 from foods and lead to increased safety for the consumer. Sub-optimal IMS protocols could lead to foods being incorrectly labelled free from these pathogens.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».