Microbial Antagonism in Food-Enrichment Culture: Inhibition of Shiga Toxin-Producing Escherichia coli and Shigella Species
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial pathogens, such as Shiga toxin-producingEscherichia coli(STEC) andShigellaspp., are important causes of foodborne illness internationally. Recovery of these organisms from foods is critical for food safety investigations to support attribution of illnesses to specific food commodities; however, isolation of bacterial cultures can be challenging. Methods for the isolation of STEC andShigellaspp. from foods typically require enrichment to amplify target organisms to detectable levels. Yet, during enrichment, target organisms can be outcompeted by other bacteria in food matrices due to faster growth rates, or through production of antimicrobial agents such as bacteriocins or bacteriophages. The purpose of this study was to evaluate the occurrence ofShigellaand STEC inhibitors produced by food microbiota. The production of antimicrobial compounds in cell-free extracts from 200 bacterial strains and 332 food-enrichment broths was assessed. Cell-free extracts produced by 23 (11.5%) of the strains tested inhibited growth of at least one of the fiveShigellaand seven STEC indicator strains used in this study. Of the 332 enrichment broths tested, cell-free extracts from 25 (7.5%) samples inhibited growth of at least one of the indicator strains tested. Inhibition was most commonly associated withE. colirecovered from meat products. Most of the inhibiting compounds were determined to be proteinaceous (34 of the 48 positive samples, 71%; including 17 strains, 17 foods) based on inactivation by proteolytic enzymes, indicating presence of bacteriocins. The cell-free extracts from 13 samples (27%, eight strains, five foods) were determined to contain bacteriophages based on the observation of plaques in diluted extracts and/or resistance to proteolytic enzymes. These results indicate that the production of inhibitors by food microbiota may be an important challenge for the recovery of foodborne pathogens, particularly forShigella sonnei. The performance of enrichment media for recovery ofShigellaand STEC could be improved by mitigating the impact of inhibitors produced by food microbiota during the enrichment 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».