Evaluation of a Multiplex PCR for Detection of the Top Seven Shiga Toxin-Producing Escherichia coli Serogroups in Ready-to-Eat Meats, Fruits, and Vegetables
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Ready-to-eat (RTE) meats, fruits, and vegetables contaminated by Shiga toxin producing Escherichia coli (STEC) raise serious concerns because they are often consumed directly without further processing. Objective: To evaluate a multiplex PCR for the detection of STEC across food categories. Methods: Samples (25 g) from seven RTE meat and nine fruit and vegetable matrices were inoculated with each of seven STEC (O157:H7, O26, O121, O145, O45, O103, O111) strains targeting 10 CFU/25 g, enriched in 225 mL of modified tryptone soya broth (mTSB), and tested by a multiplex real-time PCR for stx and eae genes, following U.S. Department of Agriculture (USDA) Food Safety and Inspection Service (FSIS) Microbiology Laboratory Guidebook (MLG) 5B, which was originally validated for meat products and environmental sponge. Results: The mTSB was successful at enriching for STEC in RTE meat, fruit, and vegetable matrices, except for sprouts; however, mEHEC resulted in successful enrichment of target organisms in mung bean sprouts. Suppression of eae results by stx in PCR was observed in six fruit and vegetable matrices. Conversely, suppression of stx gene by eae was not observed. PCR solely targeting eae is recommended if a fruit or vegetable sample tested positive for stx and negative for eae. Despite the significant effect from food matrix, strain, and experimental batch, the cycle threshold of PCR was <30 in inoculated samples, and mostly 30–42 and up in uninoculated samples. Conclusions: The multiplex PCR can be adopted for detection of all seven regulated STEC in RTE meat, fruit and vegetable matrices after validation with cut off value selected and justified based on real samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».