Genomics Approaches to Improve the Recovery of Bacterial Pathogens in Foods
Notice bibliographique
Résumé
Foods are important vehicles for transmission of infectious bacterial pathogens. Reliable methods for detecting these organisms would ultimately result in fewer contaminated products released into the marketplace. Leveraging genomics tools such as whole genome sequencing (WGS) and metagenomics within the domain of food microbiology presents promising opportunities for enhancing diagnostic methods. This thesis demonstrates the value of genomics-based approaches for improving microbiological methods for foodborne pathogen detection. Two examples of recovery methods developed using WGS-informed antimicrobial resistance (AMR) traits are presented. Furthermore, the application of metabarcoding analysis investigating microbial compositions in food enrichments through 16s rDNA sequencing, is explored to gain a deeper understanding of pathogen growth relative to the background microbiota of food samples. The first case exemplifies a custom (strain-specific) selective enrichment approach for Shigella recovery from outbreak-associated food. This method incorporates enrichment media supplemented with antibiotics chosen based on the WGS-predicted AMR features of the target pathogen. Chapter 2 evaluated the feasibility of the antibiotic-supplemented custom enrichment media in enhancing the recovery of viable drug-resistant Shigella during competition with interfering microorganisms. Chapter 3 further investigated the performance of the custom selective enrichment media for Shigella recovery from baby carrots linked to historical shigellosis outbreak. The addition of the appropriate antibiotics in food enrichment media reduced the relative proportion of competing bacteria in the enrichment cultures and significantly enhanced the recovery of drug-resistant S. sonnei. This demonstrates the potential of genomically-informed selective enrichment in aiding foodborne shigellosis outbreak investigations. To explore whether the application of the genomcally-informed selective enrichment approach could be expanded for an entire pathogen species, the second example (chapter 4) presents an overview of a novel Salmonella selective enrichment broth (Minimal Salts Medium supplemented with amikacin) developed based on a species-specific aminoglycoside resistance genotype (aac(6’)-Iy or aac(6’)-Iaa). The performance of this medium relative to the current enrichment methods by Health Canada was evaluated using chicken feed contaminated with S. Enteritidis. While the novel approach did not provide improved selectivity relative to current methods, 16S rDNA sequencing provided insight into enrichment dynamics in the media evaluated that could be applied to further refinement of this methodology.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».