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Enregistrement W2972870406 · doi:10.1128/aem.02566-19

Viable but Nonculturable Escherichia coli O157:H7 and Salmonella enterica in Fresh Produce: Rapid Determination by Loop-Mediated Isothermal Amplification Coupled with a Propidium Monoazide Treatment

2020· article· en· W2972870406 sur OpenAlexaff
Lu Han, Kaidi Wang, Lina Ma, Pascal Delaquis, Susan Bach, Jinsong Feng, Xiaonan Lu

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCenter for Produce Safety
Mots-clésViable but nonculturableSalmonella entericaPreharvestLoop-mediated isothermal amplificationMicrobiologyPropidium monoazideEscherichia coliBiologySalmonellaFood microbiologyFoodborne pathogenBacteriaFood sciencePostharvestListeria monocytogenesReal-time polymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

VBNC pathogenic bacteria pose a potential risk to the food industry because they do not multiply on routine microbiological media and thus can evade detection in conventional plating assays. Both E. coli O157:H7 and S. enterica have been reported to enter the VBNC state under a range of environmental stress conditions and to resuscitate under favorable conditions and are a potential cause of human infections. PMA-LAMP methods developed in this study provide a rapid, sensitive, and specific way to determine levels of VBNC E. coli O157:H7 and S. enterica in fresh produce, which potentially decreases the risks related to the consumption of fresh produce contaminated by enteric pathogens in this state. PMA-LAMP can be further applied in the field study to enhance our understanding of the fate of VBNC pathogens in the preharvest and postharvest stages of fresh produce.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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