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Enregistrement W2994840752 · doi:10.1186/s13071-019-3834-8

A novel protocol to isolate, detect and differentiate taeniid eggs in leafy greens and berries using real-time PCR with melting curve analysis

2019· article· en· W2994840752 sur OpenAlexafffund
Caroline F. Frey, Jenna R. Oakley, Vladislav A. Lobanov, Nelson Marreros, Janna M. Schurer, Laura F. Lalonde

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParasitic infections in humans and animals
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanParks CanadaCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésBiologyMelting curve analysisReal-time polymerase chain reactionParasitologyVeterinary medicineEntomologyBotanyHigh Resolution MeltHorticulturePolymerase chain reactionZoologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Zoonotic taeniid cestodes are amongst the most important food-borne parasites affecting human health worldwide. Contamination of fresh produce with the eggs of Echinococcus granulosus (s.l.), Echinococcus multilocularis, and some Taenia species pose a potential food safety risk. However, very few studies have attempted to investigate the potential contamination of fresh produce with taeniid eggs and the available methods are not standardized for this purpose. Established protocols do exist for testing leafy greens and berries for contamination with protozoan parasites and are used in national surveillance programmes. This methodology could be suitable for the detection of taeniids. The objective of this project was to develop and standardize a sensitive and reliable method to detect contamination of leafy greens and berries with eggs of zoonotic taeniids and to differentiate between E. multilocularis, E. granulosus (s.l.) and Taenia spp. METHODS: We compared the efficacy of different wash solutions to remove Taenia spp. eggs from spiked produce, assessed two DNA extraction kits for their performance on Taenia spp. eggs, and adapted a published conventional multiplex PCR into a real-time PCR with fluorescence melting curve analysis (MCA) that was optimized for use on produce washes. Analytical specificity of this protocol was assessed using non-spiked produce washes as well as a variety of other potentially contaminating parasites. RESULTS: The protocol as established in this study had an analytical sensitivity of detecting five eggs per spiked sample for both romaine lettuce and strawberries. Unequivocal identification of E. multilocularis, E. granulosus (s.l.) and Taenia spp. was possible through MCA. Amplicon sequencing allowed identification of Taenia to the species level. The real-time PCR also amplified DNA from Dicrocoelium sp., but with a clearly discernable melting curve profile. CONCLUSION: The new protocol for screening produce for taeniid contamination was highly sensitive. Melting curve analysis and the possibility of amplicon sequencing made this assay very specific. Once further validated, this method could be employed for surveillance of produce for contamination with taeniid parasites to assess potential risks for consumers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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