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Enregistrement W2076414692 · doi:10.6090/jarq.45.77

Development of the Multiplex PCR Detection Kit for Salmonella spp., Listeria monocytogenes, and Escherichia coli O157:H7

2011· article· en· W2076414692 sur OpenAlexaff
Susumu Kawasaki, Pina M. Fratamico, Naoko Kamisaki-Horikoshi, Yukio Okada, Kazuko Takeshita, Takashi Sameshima, Shinichi Kawamoto

Notice bibliographique

RevueJapan Agricultural Research Quarterly JARQ · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensConestoga Meat Packers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésListeria monocytogenesMultiplexMultiplex polymerase chain reactionSalmonellaBiologyMicrobiologyEscherichia coliPathogenic bacteriaDNA extractionListeriaBacteriaPolymerase chain reactionGeneBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review describes the development of the multiplex PCR detection kit for Salmonella spp., Listeria monocytogenes, and Escherichia coli O157:H7 in food samples. To develop a detection assay, our research team evaluated the optimization of the pre-enrichment broth, the simple DNA extraction method, and the multiplex PCR settings. When this detection protocol was used to detect the above pathogenic bacteria, one cell per 25 g of inoculated sample was detected within 24 h. Moreover, there was excellent agreement between the multiplex PCR assay and the conventional culture method. The multiplex PCR detection assay system was confirmed to be a reliable and useful method for the rapid screening of food products for foodborne pathogens. The assay system was commercialized as a “[TA10] Pathogenic Bacterial Multiplex PCR Detection Kit”. When this kit was provided to four different laboratories for an extensive validation study, there were no significant differences in detection sensitivity among the laboratories. The detection kit will be valuable as a screening method for foods contaminated with these pathogens, and it will also be useful for identifying the sources of outbreaks of foodborne illness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,146 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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