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Enregistrement W4376127345 · doi:10.1016/j.jfp.2023.100104

Substituting Allose as the Primary Carbon Source During Enrichment Helps Improve Detection and Isolation of Lineage II Listeria monocytogenes From Food

2023· article· en· W4376127345 sur OpenAlexaffabout
Jacqueline Upham, Mikaela Eisebraun, Alex Fortuna, Gustavo V. Mallo

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Protection · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensPublic Health OntarioOntario Institute for Cancer ResearchCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésListeria monocytogenesListeriaFood scienceIsolation (microbiology)BiologySugarChemistryMicrobiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Testing of foods for low levels of the human pathogen, Listeria monocytogenes (Lm), involves a selective enrichment procedure. A nonpathogenic species of Listeria, L. innocua (Li), is often present in foods and food-manufacturing environments and is an interference organism for Lm detection due to competition during enrichment. The present study investigated whether a novel enrichment strategy incorporating the sugar allose into the secondary enrichment broth (allose method) could improve the detection of Lm from foods when Li is present. First, Canadian food isolates of Listeria spp. were tested to confirm recent reports that lineage II Lm (LII-Lm), but not Li, could metabolize allose. All LII-Lm isolates (n = 81), but not Li (n = 36), possessed the allose genes lmo0734-lmo0739, and could efficiently metabolize allose. Next, smoked salmon was contaminated with mixtures of LII-Lm and Li and tested using different enrichment procedures to compare the ability to recover Lm. Allose broth was more effective than Fraser Broth, with Lm detected in 87% (74 of 85) compared to 59% (50 of 85) of the samples (P < 0.05), following a common preenrichment. When evaluated against a current Health Canada method (MFLP-28), the allose method was more effective, with LII-Lm detected in 88% (57 of 65) compared to 69% (45 of 65) of the samples (P < 0.05). The allose method also remarkably increased the ratio of LII-Lm to Li postenrichment, which improved the ease of obtaining isolated Lm colonies for confirmation tests. Allose may therefore provide a tool for use when the presence of background flora interferes with Lm detection. As this tool is specifically applicable to a subset of Lm, the use of this method modification may provide a working example of tailoring methodology to target the known subtype of the pathogen of interest in an outbreak investigation, or for regular monitoring activities in conjunction with a PCR screen for allose genes on preenrichment cultures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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