Strategy to Detect Genetically Modified Bacteria Carrying Tetracycline Resistance Gene in Fermentation Products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unexpected contaminations of unauthorized genetically modified microorganisms (GMM) harbouring antimicrobial resistance (AMR) genes in food and feed enzymes, additives and flavourings commercialized on the European market have recently alerted the competent authorities regarding the food and feed safety. At the control level, we have therefore proposed a PCR-based strategy as first line screening targeting GMM carrying AMR genes in order to help enforcement laboratories. The potential presence of frequently used AMR genes is first investigated, using real-time PCR. In case of a suspicious matrix, the full-length of the detected AMR genes is then determined, using conventional PCR followed by Sanger sequencing, allowing to support the competent authorities in their evaluation related to potential health risks. In this study, PCR methods targeting an additional key AMR gene, being the tet-L gene (GenBank: D00946.1) conferring a resistance to tetracycline, were developed and successfully assessed in terms of specificity, sensitivity and applicability. In integrating these PCR methods, the proposed PCR-based strategy, initially targeting two key AMR genes conferring a resistance to chloramphenicol (GenBank: NC_002013.1) and kanamycin (GenBank: M19465.1), is consequently strengthened, allowing the coverage of a larger spectrum of potential GMM contaminations in microbial fermentation products.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle