Rapid Detection and Identification of<i>Yersinia pestis</i>from Food Using Immunomagnetic Separation and Pyrosequencing
Notice bibliographique
Résumé
Interest has recently been renewed in the possible use of Y. pestis, the causative agent of plague, as a biological weapon by terrorists. The vulnerability of food to intentional contamination coupled with reports of humans having acquired plague through eating infected animals that were not adequately cooked or handling of meat from infected animals makes the possible use of Y. pestis in a foodborne bioterrorism attack a reality. Rapid, efficient food sample preparation and detection systems that will help overcome the problem associated with the complexity of the different matrices and also remove any ambiguity in results will enable rapid informed decisions to be made regarding contamination of food with biothreat agents. We have developed a rapid detection assay that combines the use of immunomagnetic separation and pyrosequencing in generating results for the unambiguous identification of Y. pestis from milk (0.9 CFU/mL), bagged salad (1.6 CFU/g), and processed meat (10 CFU/g). The low detection limits demonstrated in this assay provide a novel tool for the rapid detection and confirmation of Y. pestis in food without the need for enrichment. The combined use of the iCropTheBug system and pyrosequencing for efficient capture and detection of Y. pestis is novel and has potential applications in food biodefence.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».