Detection of Foodborne Viruses in Dates Using ISO 15216 Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne viruses such as human norovirus (HuNoV) and hepatitis A virus (HAV) are the major causes of foodborne illnesses worldwide. These viruses have a low infectious dose and are persistent in the environment and food for weeks. Ready-to-eat (RTE) low moisture foods (LMFs) undergo minimal pathogen reduction processes. In recent years, multiple foodborne HAV outbreaks involving hundreds of individuals were associated with the consumption of dates, indicating that they could be important vehicles for foodborne infection. There is no standard method for the extraction and detection of foodborne viruses from dates, but herein we have compared the efficiency of three different protocols based on the ISO 15216 method in the extraction of murine norovirus (MNV) from whole Medjool dates and successfully employed the best performing method in the extraction of HAV, HuNoV GI, and GII and determined the limit of detection (LOD95) of 61, 148, and 184 genomic equivalent (gEq) per 25 g, respectively. Finally, we tested the adopted method on various varieties of dates including pitted ones and reported the detection of HuNoV GI and GII from four naturally contaminated date varieties. This ISO 15216 protocol could be employed for surveillance purposes and outbreak management related to dates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».