Rapid identification of <i>Listeria</i> species and screening for variants by melting curve and high-resolution melting curve analyses of the intergenic spacer region of the rRNA gene
Notice bibliographique
Résumé
The presence of any Listeria species in food may be an indicator of poor hygiene in food processing facilities. The biochemical identification of Listeria species is laborious and time consuming. Therefore, the development of novel identification methods that are rapid and simple to perform would be an asset. In this study, large intergenic spacer region amplicons of 343-374 bp were generated from 207 Listeria isolates. The melting curve analysis of these amplicons specifically classified all isolates into 6 Listeria species and generated 11 high-resolution melting (HRM) curve profiles. In this study, 3 HRM profiles were found in Listeria monocytogenes and Listeria innocua, and 2 were found in Listeria seeligeri. Sequencing of the amplicons representing these profiles revealed that each profile related to a unique sequence. The smallest difference recognized in this study was 1 nt. The results represented in this study show that HRM curve analysis of Listeria intergenic spacer sequences is a simple, quick, and reproducible method of simultaneously identifying 6 Listeria species and screening for variants. In particular, the completion of both reaction and analysis in a closed tube saves time by eliminating the separate steps and lowers the risk of contamination.
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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 | 0,001 | 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 ».