Strain-level identification of bacteria persisting in food and in food processing facilities: when do two isolates represent the same strain and which tools identify a strain?
Notice bibliographique
Résumé
Strain-level identification informs decisions on whether two isolates represent the same strain and is used in investigations of outbreaks of foodborne disease. The same concept has only rarely been applied to nonpathogenic microbes in food or food processing facilities. Strain-level monitoring of food microbes requires definitions and tools that have only partially been developed. The review defines the concept of ‘microbial strains’ to guide the tracking of strains in food and food processing facilities. In addition, we discuss whole genome sequencing (WGS) and single-nucleotide polymorphism (SNP) calling as suitable tools for strain identification. Limitations of WGS and SNP analysis are also examined. Food spoilage causes food waste and fermented foods and probiotic foods are widely consumed. Therefore, strain identification and tracking of the food-associated microbes address a potential approach to eradicate pathogens and spoilage organisms in processing facilities and to ensure the quality of fermented foods and probiotic foods. • Genome sequences allow strain-level identification of microbes in food. • The definition of a strain depends on the context. • SNP calling requires high-quality genome sequences. • The accuracy of SNPs depends on the sequencing platform and the SNP pipeline.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».