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Enregistrement W2039277347 · doi:10.5539/jfr.v2n3p104

Evaluation of Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry for Rapid Identification of Bacteria in Processed Soybean Products

2013· article· en· W2039277347 sur OpenAlexvenueno aff
Yuko Furukawa, Mitsuru Katase, Kazunobu Tsumura

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteriaMass spectrometryChromatographyMatrix-assisted laser desorption/ionizationMatrix (chemical analysis)Chemistry16S ribosomal RNAMicrobiological cultureFood scienceDesorptionMicrobiologyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) has recently been demonstrated as a rapid and reliable method for identifying bacteria in colonies grown on culture plates. Rapid identification of food spoilage bacteria is important for ensuring the quality and safety of food. To shorten the time of analysis, several researchers have proposed the direct MALDI-TOF MS tequnics for identification of bacteria in clinical samples such as urine and positive blood cultures. In this study, processed soybean products (total 26 test samples) were initially conducted a culture enrichiment step and bacterial cells were separated from interfering components. Harvested bacterial cells were determined by MALDI-TOF MS and 16S rRNA gene sequencing method. Six processed soybean products (23%) were increased bacterial cells after culture enrichiment step and they were sucessfully obtained the accurate identification results by MALDI-TOF MS-based method without colony formation.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,291 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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