Evaluation of the Persistence of Infectious Human Noroviruses on Food Surfaces by Using Real-Time Nucleic Acid Sequence-Based Amplification
Notice bibliographique
Résumé
Noroviruses (NoV) are the major cause of nonbacterial gastroenteritis. However, there is no published study to ascertain their survival on foodstuffs which are directly related to human health risk. In the present study, we developed a rapid, simple, and sensitive real-time nucleic acid sequence-based amplification (NASBA) combined with an enzymatic treatment for distinguishing infectious from noninfectious human NoV. The developed method was validated using spiked ready-to-eat food samples. When feline calicivirus (FCV) was used as a NoV surrogate in the preliminary assays, it appeared more sensitive to heat inactivation and enzymatic pretreatment than the human NoV. This suggests that FCV may not be an ideal model for studying NoV. Our results reveal clearly that the developed enzymatic pretreatment/real-time NASBA combination successfully distinguished the infectious from heat-inactivated NoV. Moreover, we demonstrate that NoV survived for at least 10 days on refrigerated ready-to-eat foods, such as lettuce and turkey. However, the survival rate was higher on turkey than on lettuce, probably because of their different surface natures. The approach developed in this study may be suitable for more in-depth studies of the persistence and inactivation of human NoV and may be applied to other nonculturable RNA viruses. Moreover, the evaluation of infectious NoV survival provided valuable information concerning its persistence on ready-to-eat food.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».