Determination of bacteria in <i>Corbicula fluminea</i> tissue using 16S rRNA gene sequences
Notice bibliographique
Résumé
Corbicula fluminea is a highly consumed traditional snack by the locals in Kelantan, Malaysia. However, the consumption is suspected to be a cause of diarrhoeal disease that originated from bacterial contamination in C. fluminea tissue. Poor handling and unhygienic processing were hypothesised to contribute largely to the bacterial contamination. Hence, this study aims to compare the bacterial community in C. fluminea tissue at each processing stage to determine the root of contamination source in C. fluminea tissue. Polymerase chain reaction was performed to amplify the hypervariable regions V3–V4 of the 16S rRNA gene from bacterial DNA isolated from C. fluminea tissue. The communities at each processing stage were sequenced on the Illumina Miseq platform and then analysed using the Divisive Amplicon Denoising Algorithm 2 pipeline. The sequencing regions were examined using the Silva v132 reference database. A total of 4 195 108 raw reads were obtained from six bacterial DNA samples of C. fluminea, and the assembled reads were assigned to 888 amplicon sequence variants. Proteobacteria (87.8%), Firmicutes (8%) and Bacteroidetes (3.1%) were the most dominant groups at the phylum level, while Aeromonas (47%), Klebsiella (15.7%) and Enterobacter (10.1%) were predominant at the genus level. The presence of these pathogenic bacteria in the C. fluminea, especially in the smoking and selling stages indicate unhygienic handling by human during preparation and selling stages and this could pose a health risk to consumers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».