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Enregistrement W2972888884 · doi:10.1101/764407

Evaluation of High-Pressure Processing in Inactivation of the Hepatitis E Virus

2019· preprint· en· W2972888884 sur OpenAlexafffund
Neda Nasheri, Tanushka Doctor, Angela Chen, Jennifer Harlow, Alexander Gill

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesBundesinstitut für RisikobewertungHealth Canada
Mots-clésHepatitis E virusPascalizationTransmission (telecommunications)VirologyGenotypeViral loadPathogenBiologyVirusFood scienceHigh pressureMicrobiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatitis E virus (HEV) causes acute hepatitis with approximately 20 million cases per year globally. While HEV is endemic in certain regions of Asia, Africa and South America, it is considered an emerging foodborne pathogen in developed countries. Based on genetic diversity, HEV is classified into different genotypes, with genotype 3 (HEV-3) being most prevalent in Europe and North America. The transmission of HEV-3 has been shown to be zoonotic and mainly associated with the consumption of raw or undercooked pork products. Herein, we investigated the efficacy of high-pressure processing (HPP) in the inactivation of HEV-3 using a cell culture system. HPP has been indicated as a promising nonthermal pathogen inactivation strategy for treatment of certain high-risk food commodities, without any noticeable changes in their nature. For this purpose, we treated HEV-3 in media as well as in artificially inoculated pork pâté, with different conditions of HPP: 400 MPa for 1 and 5 minutes, as well as 600 MPa for 1 and 5 minutes, at ambient temperature. In general, we observed approximately a 2-log reduction in HEV load by HPP treatments in media; however, similar treatment in the pork pâté resulted in a much lower reduction in viral load. Therefore, the efficacy of HPP treatment in the inactivation of HEV-3 is matrix-dependent.

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 seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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