Navigating Microbiological Food Safety in the Era of Whole-Genome Sequencing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The epidemiological investigation of a foodborne outbreak, including identification of related cases, source attribution, and development of intervention strategies, relies heavily on the ability to subtype the etiological agent at a high enough resolution to differentiate related from nonrelated cases. Historically, several different molecular subtyping methods have been used for this purpose; however, emerging techniques, such as single nucleotide polymorphism (SNP)-based techniques, that use whole-genome sequencing (WGS) offer a resolution that was previously not possible. With WGS, unlike traditional subtyping methods that lack complete information, data can be used to elucidate phylogenetic relationships and disease-causing lineages can be tracked and monitored over time. The subtyping resolution and evolutionary context provided by WGS data allow investigators to connect related illnesses that would be missed by traditional techniques. The added advantage of data generated by WGS is that these data can also be used for secondary analyses, such as virulence gene detection, antibiotic resistance gene profiling, synteny comparisons, mobile genetic element identification, and geographic attribution. In addition, several software packages are now available to generate in silico results for traditional molecular subtyping methods from the whole-genome sequence, allowing for efficient comparison with historical databases. Metagenomic approaches using next-generation sequencing have also been successful in the detection of nonculturable foodborne pathogens. This review addresses state-of-the-art techniques in microbial WGS and analysis and then discusses how this technology can be used to help support food safety investigations. Retrospective outbreak investigations using WGS are presented to provide organism-specific examples of the benefits, and challenges, associated with WGS in comparison to traditional molecular subtyping techniques.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 découle