A PORTABLE RAMAN SYSTEM FOR THE IDENTIFICATION OF FOODBORNE PATHOGENIC BACTERIA
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Raman spectroscopy is emerging as an important nondestructive, noninvasive, analytical tool for the analysis of biologic materials. This study presents a procedure to make use of commercial off‐the‐shelf components to construct a portable dispersive Raman system and evaluates it for discrimination of bacteria by surface‐enhanced Raman scattering (SERS). The system consists of a semiconductor laser (784.8 nm), a fiber optic probe (∼135 µm focal spot), a mini spectrometer and a computer. UV‐visible spectroscopy and transmission electron microscopy analysis of four silver colloid preparations produced in this study, together with the SERS spectra of Listeria innocua adsorbed on colloidal particles, indicated that silver colloids with the extinction maximum at >415 nm (particle size >75 nm) and a larger long wavelength tail are capable of promoting SERS of bacteria. The SERS spectra of Listeria monocytogenes, Escherichia coli O157:H7 and Salmonella enterica were acquired with the system, leading to an unambiguous identification of these bacterial foodborne pathogens on the basis of their unique spectral bands. This study demonstrated the feasibility of constructing a low‐cost compact Raman system using commercially available components to perform the SERS analysis of bacteria. PRACTICAL APPLICATIONS Commercial off‐the‐shelf components such as a semiconductor laser, a fiber optic probe and a mini spectrometer can be used to construct a portable, low‐cost dispersive Raman system. Such system allows for the acquisition of SERS spectra of bacteria adsorbed on silver colloidal nanoparticles, as exemplified by three important bacterial foodborne pathogens L. monocytogenes (serotype 4b), E. coli O157:H7 and S. enterica (serotype Typhimurium DT 104). An unambiguous identification of these pathogens was achieved based on their unique spectral bands, indicating that an inexpensive dispersive Raman system such as the one described here may be built for the rapid characterization of bacteria isolates from food, clinical and environment samples using SERS spectral fingerprints.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».