Monitoring of Microbial Safety of Foods Using Lectins: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Food-borne diseases are on the rise, and these will likely continue as a public health concern into the coming decades. Majority of foodborne outbreaks are linked to infections by emerging foodborne pathogens such as Campylobacter, Salmonella, Listeria monocytogenes, and Escherichia coli O157:H7. Foodborne pathogen identification becomes crucial in such scenarios to control these pathogens, associated outbreaks, and diseases. Pathogen detection systems have evolved as essential food safety tools to combat microbial threats and experts are striving to develop robust, accurate and ergonomic rapid pathogen-detection kits. Lectin, a ubiquitous biomolecule (sugar binding proteins) present in almost all domains of life is a promising alternative to molecular based methods as a bio-recognition molecule in detection of foodborne pathogens for biosensor applications, owing to its multivalency and spatial organization of ligands. Due to their extensive prevalence, lectin-based biosensors have become the most sought-after bio-recognition molecules in biosensor applications because of increased sensitivity and reduced cost when compared to immune-based biosensors. The current paper discusses the claimed benefits of lectin as a superior bio-recognition molecule, as well as its numerous applications in biosensor creation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».