A New Whole Genome Culture-Independent Diagnostic Test (WG-CIDT) for Rapid Detection of Salmonella in Lettuce
Notice bibliographique
Résumé
The rapid detection of foodborne microbial pathogens contaminating fresh fruits and vegetables during the intervening period between harvest and consumption could revolutionize microbial quality assurance of food usually consumed raw and those with a limited shelf life. We have developed a sensitive, shotgun whole genome sequencing protocol capable of detecting as few as 1 colony forming unit (cfu) of Salmonella Typhimurium spiked on 25 g of lettuce. The Ion Torrent sequencing platform was used to generate reads of globally amplified DNA from microbes recovered from the surface of lettuce followed by bioinformatic analyses of the nucleotide sequences to detect the presence of Salmonella. The test is rapid and sensitive, and appropriate for testing perishable foods, and those consumed raw, for Salmonella contamination. The test has the potential to be universally applicable to any microbial contaminant on lettuce as long as a suitable bioinformatics pipeline is available and validated. A universal test is expected to pave the way for preventive and precision food safety and the re-shaping of the entire spectrum of food safety investigations from the current disease-limiting, reactive procedure to a proactive, disease prevention process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».