Next Generation Sequencing (NGS) for the Determination of Fish Flesh Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study is the assessment of the microbial ecology and safety of fish in Greece using next-generation sequencing (NGS) and the correlation of the species of microbial flora with the production of histamine. Fourteen different fish species were obtained from local fish stores (Greece) within 1 day from capture. The initial microbiota in fish flesh was determined using NGS. The main pathogenic bacterial species identified in the tested fish samples included Vibrio spp., Clostridium spp., Staphylococcus, Flavobacterium and Janthinobacterium representing both native freshwater habitats and contaminants arising from different sources, including sewage and direct contamination by wild animals, livestock, and feed. The initial spoilage microbiota of fish consisted of several psychrotrophic Gram-negative bacteria, such as Pseudomonas, Acinetobacter, Moraxella, Shewanella, Psychrobacter, Lactobacillus, Brochothrix and Photobacterium. The results of the study show the potential of the application and the usefulness of NGS for the determination of microbial flora associated with food-borne diseases and spoilage in fish products. Histamine formation correlated with the valid reads (concentration and number of bacteria) and slightly with the genus of the identified microorganisms.
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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 | 0,002 | 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 ».