Multi-Laboratory Validation of a Loop-Mediated Isothermal Amplification Method for Screening Salmonella in Animal Food
Notice bibliographique
Résumé
Loop-mediated isothermal amplification (LAMP) has gained wide popularity in the detection of Salmonella in foods owing to its simplicity, rapidity, and robustness. This multi-laboratory validation (MLV) study aimed to validate a Salmonella LAMP-based method against the U.S. Food and Drug Administration (FDA) Bacteriological Analytical Manual (BAM) Chapter 5 Salmonella reference method in a representative animal food matrix (dry dog food). Fourteen independent collaborators from seven laboratories in the U.S. and Canada participated in the study. Each collaborator received two sets of 24 blind-coded dry dog food samples (8 uninoculated; 8 inoculated at a low level, 0.65 MPN/25 g; and 8 inoculated at a high level, 3.01 MPN/25 g) and initiated the testing on the same day. The MLV study used an unpaired design where different test portions were analyzed by the LAMP and BAM methods using different preenrichment protocols (buffered peptone water for LAMP and lactose broth for BAM). All LAMP samples were confirmed by culture using the BAM method. BAM samples were also tested by LAMP following lactose broth preenrichment (paired samples). Statistical analysis was carried out by the probability of detection (POD) per AOAC guidelines and by a random intercept logistic regression model. Overall, no significant differences in POD between the Salmonella LAMP and BAM methods were observed with either unpaired or paired samples, indicating the methods were comparable. LAMP testing following preenrichment in buffered peptone water or lactose broth also resulted in insignificant POD differences (P > 0.05). The MLV study strongly supports the utility and applicability of this rapid and reliable LAMP method in routine regulatory screening of Salmonella in animal food.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».