Detection of Listeria monocytogenes by the Nucleic Acid Sequence-Based Amplification Technique
Notice bibliographique
Résumé
The rapid detection of foodborne pathogens such as Listeria monocytogenes requires ultrasensitive techniques that give measurable responses with low numbers of the target bacteria in food samples or enrichment cultures. Although a number of approaches are possible for detection of low levels of target bacteria, including enzyme immunoassay (EIA) and nucleic acid probe hybridization, perhaps the most efficient approach from the viewpoint of detectability and specificity are the nucleic acid amplification techniques. Nucleic acid amplification targets specific nucleotide sequences within the bacterial genome and raises the number of copies of the region of interest to levels that are detectable by conventional means (e.g., agarose gel electrophoresis, DNA probes). A well-known example is the polymerase chain reaction (PCR) technique, which amplifies target DNA sequences by a mechanism involving hybridization of two oligonucleotide primers to opposite strands flanking the target region, followed by a repetitive series of cycles involving template denaturation, primer annealing, and the extension of primers by a DNA polymerase, typically the thermostable Taq polymerase, which enables the use of an automated thermal cycling device in this process. The amplification in a typical PCR process can result in a million-fold increase in the number of target sequence copies after 20 cycles ( 1 ). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,018 |
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 ».