Concentration of foodborne viruses eluted from fresh and frozen produce: Applicability of ultrafiltration
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne illnesses involving raw and minimally processed foods are often caused by human noroviruses (HuNoV) and hepatitis A virus (HAV). Since food is contaminated usually with small numbers of virions, these must be eluted from the food surface and then concentrated for detection. The objective of this study was to optimize an ultrafiltration (UF) concentration method for HAV and HuNoVs present on various fresh and frozen produce. The detection range of the optimized method and its applicability to different food matrices was compared to the reference method ISO 15216-1:2017. Strawberry, raspberry, blackberry, lettuce, and green onion (25 g) were contaminated with HAV, HuNoV GI.7 and HuNoV GII.4 and then recovered therefrom by elution. A commercial benchtop UF device was used for the concentration step. Viral RNA was extracted and detected by RT-qPCR. From fresh strawberries, recovery of HAV loaded at 104 genome copies per sample was 30 ± 13 %, elution time had no significant impact, and UF membrane with an 80–100 kDa cut-off in combination with Tris-glycine elution buffer at pH 9.5 was found optimal. At lower copy numbers on fresh strawberry, at least 1 log lower numbers of HuNoV were detectable by the UF method (103 vs 104 GII.4 copies/sample and 101 vs 103 GI.7 copies/sample), while HAV was detected at 101 genome copies/sample by both methods. Except on raspberry, the UF method was usually equivalent to the ISO method regardless of the virus tested. The UF method makes rapid viral concentration possible, while supporting the filtration of large volume of sample. With fewer steps and shorter analysis time than the ISO method, this method could be suitable for routine analysis of viruses throughout the food production and surveillance chain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».