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Enregistrement W2175424660 · doi:10.1139/cjm-2014-0223

Immunochromatographic strip assay for the rapid and sensitive detection of<i>Salmonella</i>Typhimurium in artificially contaminated tomato samples

2014· article· en· W2175424660 sur OpenAlexvenueno aff
Shruti Shukla, Hyerim Leem, Jong-Suk Lee, Myung‐Hee Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmonellaSalmonella entericaDetection limitContaminationSerotypeMicrobiologyIncubationBiologyIncubation periodEnterobacteriaceaeInoculationChemistryBacteriaFood scienceChromatographyEscherichia coliBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was designed to confirm the applicability of a liposome-based immunochromatographic assay for the rapid detection of Salmonella enterica subsp. enterica serovar Typhimurium (Salmonella Typhimurium) in artificially contaminated tomato samples. To determine the detection limit and pre-enrichment incubation time (10, 12, and 18 h pre-enrichment in 1% buffered peptone water), the tests were performed with different cell numbers of Salmonella Typhimurium (3 × 10(0), 3 × 10(1), 3 × 10(2), and 3 × 10(3) CFU·mL(-1)) inoculated into 25 g of crushed tomato samples. The assay was able to detect as few as 30 Salmonella Typhimurium cells per 25 g of tomato samples (1.2 cells·g(-1)) after 12 h pre-enrichment incubation. Moreover, when the developed assay was compared with traditional morphological and biochemical culture-based methods as well as colloidal gold nanoparticle-based commercial test strips, the developed assay yielded positive results for the detection of Salmonella Typhimurium within a shorter period time. These findings confirm that the developed assay may have practical application for the sensitive detection of Salmonella Typhimurium in various food samples, including raw vegetables, with a relatively low detection limit and shorter analysis time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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