Evaluation of Porcine Gastric Mucin-Based Method for Extraction of Noroviruses from Seaweed Salad
Notice bibliographique
Résumé
Human noroviruses (HuNov) are the major cause of foodborne illness globally. Several HuNoV outbreaks have been linked to contaminated ready-to-eat seaweed products. Standard protocols such as the ISO 15216 show limited efficiency in extracting foodborne viruses from seaweed products. Therefore, we evaluated the efficiency of an extraction protocol based on porcine gastric mucin conjugated magnetic beads (PGM-MBs) to recover HuNoVs from Wakame seaweed salad. Compared to other HuNoV extraction methods, the PGM-MB method was more efficient. We then aimed to further improve this protocol by modifying several factors such as the buffers, pH, bead concentration, centrifugation and incubation time. The optimized PGM-MB method yielded 19 ± 3% and 17 ± 4% recovery, for HuNoV GI and GII, respectively. The limit of detection (LOD95) for Wakame seaweed salad was 131 and 56 genomic equivalents per 25 g for HuNoV GI and GII. Although some variability in recovery efficiency was observed between the PGM sources, the optimized PGM-MB protocol effectively extracts HuNoVs from Wakame seaweed salads of various brands and other commodities such as dates, green onions, and salted seaweed. These results support the implementation of the optimized PGM-MB method as a viable alternative for HuNoV surveillance in complex food matrices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».