Introducing NOMAD: A Field-Deployable Workflow for Rapid, On-Site Microbiome Analysis of Raw Bovine Milk Using Full-Length 16S rRNA Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Raw bovine milk hosts a diverse microbiota that profoundly influences dairy product quality, safety, and shelf-life. However, current surveillance methods are time-intensive and often lack the taxonomic resolution needed for effective risk mitigation. To address this, we developed NOMAD (Nanopore-based On-site Microbiome Analysis of Diversity), a field-deployable workflow for rapid, high-resolution characterization of the raw milk microbiome using full-length 16S rRNA gene sequencing via Oxford Nanopore Technologies. Milk samples collected from a commercial dairy operation were processed using eight DNA extraction protocols, with Method (incorporation of EDTA and TE buffer) emerging as the optimal approach for microbial richness and DNA yield. Sequencing was performed on a MinION Mk1B platform, and bioinformatic analyses revealed that a 4-hour run was sufficient to recover >90% of total community richness, with stable alpha and beta diversity metrics by this timepoint. The complete workflow, including DNA extraction, library preparation, sequencing, and analysis, was completed in 10.5 hours, enabling same-day microbiome profiling in farm-adjacent settings. Comparative analysis showed strong agreement with established milk microbiome studies, while full-length reads enhanced resolution of spoilage-associated taxa such as Pseudomonas spp. and Streptococcus spp. The NOMAD platform offers a powerful and practical tool for near real-time microbiological surveillance in the dairy industry, supporting proactive quality control and improved food safety outcomes.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».