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Enregistrement W2128831019 · doi:10.1139/w10-040

A multipathogen selective enrichment broth for simultaneous growth of<i>Salmonella enterica</i>serovar Enteritidis,<i>Staphylococcus aureus</i>, and<i>Listeria monocytogenes</i>

2010· article· en· W2128831019 sur OpenAlexvenueno aff
Yigang Yu, Hui Wu, Yuanyuan Liu, Sulong Li, Xiao‐Quan Yang, Xinglong Xiao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésListeria monocytogenesMicrobiologySalmonella enteritidisStaphylococcus aureusSalmonella entericaSerotypeBiologySalmonellaBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A selective enrichment broth (SSL) was formulated to allow concurrent growth of 3 prominent food-borne pathogens: Salmonella enterica serovar Enteritidis, Staphylococcus aureus, and Listeria monocytogenes. Nalidixic acid, lithium chloride, and potassium tellurite were added as the selective agents, while sodium pyruvate and mannitol were employed as the supplemented elements. In the individual growth trial, the target pathogens were capable of growing in SSL to as high as 7-8 log(10) colony-forming units (CFU)/mL after 24 h incubation at 37 degrees C when being inoculated at 50-100 CFU/mL. In the simultaneous growth trial, the 3 combined target pathogens showed similar growth rates. The results show that SSL could support the successful simultaneous enrichment of 3 pathogens; however, SSL inhibited the growth of nontarget bacteria. In the artificial contaminated raw beef and ready-to-eat chicken, a high recovery of these 3 target pathogens was obtained in SSL. Finally, Salmonella Enteritidis, Staphylococcus aureus, and L. monocytogenes were detected from 710 suspicious food samples by SSL with real-time PCR, and no false-positive or -negative results were reported. In summary, SSL has been shown to be a suitable broth for the simultaneous detection of the 3 prominent food-borne pathogens by multipathogen detection on a single-assay platform.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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