A fluorescence immunoassay for a rapid detection of Listeria monocytogenes on working surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Listeria monocytogenes is a foodborne pathogen responsible for human listeriosis. The increasing incidence of listeriosis induced governments and food manufacturing enterprises to act to diminish the problem. Several methods for the detection of Listeria monocytogenes in food industries were developed. However, they are time-consuming and require the use of specialized equipment. To reduce the detection time of Listeria monocytogenes in food, in this work we developed a fluorescence sandwich immunoassay based on the use of an innovative chitosan-cellulose nanocrystal (CNC) membrane that improves the antigen capture during bacterial growth. The combined use of CNC film for the capture of p60 protein-specific antigen together with the use of fluorescence detection reduced the time of analysis from 24 to 12 h with a limit of detection (LOD) of the assay of 102 CFU/mL (2 Log). In addition, the use of monoclonal anti-PepD covalently immobilized to a CNC membrane assured a high specificity of the assay. Interestingly, the obtained results show no cross-reactivity with the five most diffused pathogen bacteria strains tested.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».