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Enregistrement W4407913809 · doi:10.1128/spectrum.01577-24

A streamlined procedure for advancing the detection and isolation of <i>Listeria monocytogenes</i> from artificially contaminated ground beef in a single working day

2025· article· en· W4407913809 sur OpenAlexaff
Min Lin, Hanhong Dan, Jiewen Guan

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensUniversity of OttawaCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésListeria monocytogenesContaminationImmunomagnetic separationBiologyFood scienceMicrobiologyCentrifugationIsolation (microbiology)ChromatographyBacteriaChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Listeria monocytogenes , a rod-shaped Gram-positive bacterium widely distributed in nature, can contaminate foods and represents a foodborne pathogen of public health significance causing a high mortality rate of 20%–30%. Rapid and reliable identification of foods and food-processing environments contaminated with L. monocytogenes is a crucial step in implementing effective intervention strategies to ensure food safety and limit the transmission of bacteria to humans. This study designed and refined a practical workflow to streamline and accelerate the detection of a low level of L. monocytogenes present in ground beef. The workflow coupled an abbreviated 5 h culture enrichment in PALCAM liquid medium with physical separation (filtration and centrifugation) to preprocess enrichment samples. Specific capture was achieved using magnetic separation with a bacteriophage endolysin-derived cell wall-binding domain in a Hyglos Listeria capture kit. Molecular detection was performed using a MicroSEQ L. monocytogenes RTi-PCR detection kit combined with a nested PCR strategy. Preprocessing of enrichment culture samples using a multi-stage filtration system constructed for the study or commercially available BagFilter Pull-up filter bags, in conjunction with centrifugation, enabled the recovery of ~30 colony-forming units (CFUs) from the enrichment culture of a 25 g ground beef sample artificially contaminated with 1 CFU of L. monocytogenes . Integration of magnetic separation into the workflow for capturing L. monocytogenes cells specifically from preprocessed samples and further cleaning up the samples yielded bacterial counts similar to those obtained by direct plating of preprocessed samples. The RTi-PCR-based molecular detection method integrated into the workflow was capable of detecting pure cultures of L. monocytogenes as low as 12.5 CFUs. Evaluation of the workflow using artificially ground beef demonstrated the consistent detection of L. monocytogenes within an 8 h workday in a 25 g sample unit containing the cell count as low as 2 CFU following a 5 h culture enrichment. IMPORTANCE Consuming foods contaminated with the bacterial pathogen Listeria monocytogenes can lead to the development of human listeriosis, a severe and life-threatening foodborne illness. Timely detection of L. monocytogenes present at a low level in foods and food processing environments is a necessary measure to prevent the spread of the Listeria -associated illness. This study designed and evaluated a multi-step workflow for testing L. monocytogenes in artificially contaminated food samples. The workflow was composed of a short 5 h culture enrichment, filtration-based sample preprocessing, magnetic separation, a single-tube nested RTi-PCR, and culture plating. It allowed L. monocytogenes to be detected within 8 h from a 25 g ground beef sample containing the target cells as low as 2 colony-forming units, significantly improving and streamlining the detection methods for this important foodborne pathogen.

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)0,000
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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