Sequence based characterization of microbial communities in food: The panacea for smart detection of food microbes or dirty deeds done dirt cheap?
Notice bibliographique
Résumé
Background Sequence-based methods are a rapid and high-throughput approach to characterize microbial communities in food and food processing facilities. Such methodologies have been widely used for characterisation of microbial communities or for detection of specific microbes the past years. They have partially replaced culture-based approaches, but their limitations are often overlooked. Scope of this review This review briefly outlines advantages and limitations of sequence-based methods, which mainly relate to the limited taxonomic resolution of gene amplicon sequencing, PCR bias that distorts quantitative relationships, the lack of differentiation of dead and viable cells, and the completeness and contamination of metagenomic assembled bins. We also provide a perspective on innovative approaches for smart microbial detection that (i) integrate sequence-based methods and (high throughput) culture-based methodology; (ii) use enrichment culture in combination with nanopore sequencing and live basecalling for rapid detection; (iii) use current ecological concepts and up-to-date bioinformatics tools to identify bacterial strains; and (iv) employ hybrid assembly of metagenomics sequences. Conclusions The proposed framework for smart microbial detection makes best use of both world – 19 th century microbiological methods and 21 st century sequencing technology, to improve the accuracy, resolution and sensitivity of detection of pathogens, fermentation microbes and spoilage microbes in food.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».