Rapid identification and classification of «Escherichia coli» and «Shigella» by attenuated total reflectance - Fourier transform infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Rapid identification of microorganisms is a trending topic in research today. By comparison with other methods of microorganism identification like polymerase chain reaction (PCR), pulsed field gel electrophoresis (PFGE) and matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS), attenuated total reflectance Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectroscopy is much quicker in terms of time of analysis. In addition, ATR-FTIR spectroscopy requires no reagents, is cost effective and has potential to identify microorganisms down to the pathotype level. Most foodborne illnesses are due to improper food handling which can lead to the contamination of food products with pathogenic bacteria such as some strains of Escherichia coli (E. coli) and Shigella species. Differentiating between E. coli and Shigella spp. is challenging because they are genetically similar and was investigated in this thesis by using ATR-FTIR spectroscopy. Various strains of Escherichia (n=190) and Shigella (n=145) of fecal and blood origin were obtained from the McGill University Health Center (MUHC), Laboratoire de Santé Publique du Québec (LSPQ) and Health Canada (HC). For preparation of the samples for analysis, the samples were taken from frozen cultures, plated onto culture media, and incubated at 37C for 18-24 h. After incubation, the sample was sub-cultured and incubated using the same parameters as in the first culture. After sub-culturing, a single isolated colony was taken and smeared onto the ATR crystal of the ATR-FTIR instrument to acquire a spectrum. By using principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA) of the ATR-FTIR spectral data, E. coli was successfully discriminated from Shigella species based on their spectral differences at the regions of 1478-1411 and 1070-1040 cm-1. Moreover, successful discrimination between Shigella sonnei and Shigella flexneri was achieved by using the spectral regions of 1136-1113 and 1218-1207 cm-1. For E. coli O157:H7 and non-O157:H7 Shiga-toxin-producing E. coli (STEC), the separation between the two groups was successful using the regions of 1248-1212 and 1356-1344 cm-1. In conclusion, ATR-FTIR spectroscopy has potential for identifying E. coli and Shigella at the genus, species, pathotype and serotype levels.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 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 ».