Sources of Clostridia in Raw Milk on Farms
Notice bibliographique
Résumé
A PCR-denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) method was used to examine on-farm sources of Clostridium cluster I strains in four dairy farms over 2 years. Conventional microbiological analysis was used in parallel to monitor size of clostridial populations present in various components of the milk production chain (soil, forage, grass silage, maize silage, dry hay, and raw milk). PCR amplification with Clostridium cluster I-specific 16S rRNA gene primers followed by DGGE separation yielded a total of 47 operational taxonomic units (OTUs), which varied greatly with respect to frequency of occurrence. Some OTUs were found only in forage, and forage profiles differed according to farm location (southern or northern Québec). More clostridial contamination was found in maize silage than in grass silage. Milk represented a potential environment for certain OTUs. No OTU was milk specific, indicating that OTUs originated from other environments. Most (83%) of the OTUs detected in raw milk were also found in grass or maize silage. Milk DGGE profiles differed according to farm and sampling year and fit into two distinct categories. One milk profile category was characterized by the presence of a few dominant OTUs, the presence of which appeared to be more related to farm management than to feed contamination. OTUs were more varied in the second profile category. The identities of certain OTUs frequently found in milk were resolved by cloning and sequencing. Clostridium disporicum was identified as an important member of clostridial populations transmitted to milk. Clostridium tyrobutyricum was consistently found in milk and was widespread in the other farm environments examined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».