MicroSEQ®Listeria spp. Detection Kit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Applied Biosystems Performance Tested MethodSM for detecting Listeria species in food and environmental samples was compared to the Health Canada reference method (MFHPB-30) for the analysis of five ready-to-eat (RTE) meats (deli turkey, hot dogs, liver paté, deli ham, and raw fermented sausage) and a stainless steel surface. The MicroSEQ method includes the MicroSEQ®Listeria spp. Detection Kit and the option of two different sample preparation kits, either the automated high-throughput PrepSEQ™ Nucleic Acid Extraction Kit or the manual low- to mid-throughput PrepSEQ™ Rapid Spin Sample Preparation Kit. For each sample matrix, 20 replicates were analyzed at two inoculum levels: for RTE meats a low-level inoculum at 0.2–2 CFU/25 g and a high-level inoculum at 2–5 CFU/25 g; and for environmental surfaces, a low-level inoculum at 0.2–2 CFU/5 cm2 sampling area and a high-level inoculum at 2–5 CFU/5 cm2 sampling area. Five control replicates were also analyzed at 0 CFU/25 g (uninoculated) for food or 0 CFU/5 cm2 sampling area for environmental surface. Both sample preparation methods returned identical results. There was no statistically significant difference in the number of positive samples detected by the MicroSEQ Listeria species method and the MFHPB-30 reference method for three RTE meats and for the one stainless steel environmental surface tested. For deli turkey, there was a statistically significant difference in the number of positive results detected by the MicroSEQ method and the Health Canada MFHPB-30 reference method for the low inoculation level, with the MicroSEQ method detecting more positives. For hot dogs, statistical equivalence was not applicable since hot dogs were spiked with 10x Listeria innocua as competitive background, and the MicroSEQ method detects all known Listeria. Because the MicroSEQ method uses real-time PCR to detect pathogens, it provides faster time-to-results with equivalent detection compared to culture methods. The MicroSEQ method detects Listeria species within 2 to 3 h following 24 to 28 h enrichment compared to culture methods that take at least 5 days for presumptive positive results.
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 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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,027 |
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 ».