Prevalence and molecular characterization of Vibrio cholerae from fruits and salad vegetables sold in Jakarta, Indonesia, using most probable number and PCR
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cholera is an intestinal infection caused by Vibrio cholerae, it is usually occurs in developing countries that lack of sanitation. In developing country including Indonesia, awareness importance of sanitation is still low. Unfortunately, research related to the detection of V. cholerae from fruit and vegetables in Indonesia is still rare. In this study, MPN method was used to determine the prevalence of V. cholerae followed by single and multiplex PCR to detect virulence genes, including toxR, ctxA, tcpA, hlyA, ace, ompU, and zot. RESULTS: We found 3 fruits and 2 vegetables positive for toxR gene. Fruit samples which were showed toxR positive found from East Jakarta while for vegetables, it was recovered from West Jakarta and Central Jakarta. Twenty-three isolates were recovered from toxR positive samples. The result of antibiotic resistance analysis showed that 4.35% of the isolates resistant to gentamicin, streptomycin (17.39%), trimethoprim (52.17%), ciprofloxacin (30.43%), ampicillin (13.04%), nalidixic acid (82.61%), and polymyxin B (91.30%). None of these isolates were resistant to kanamycin. Combination of MPN and Multiplex PCR method can be used to detect the prevalence and characterize the virulence properties of V. cholerae.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».