Applied and environmental microbiology · 2006
Differentiation of Listeria monocytogenes serovars by using artificial neural network analysis of Fourier-transformed infrared spectra.
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Rebuffo-Scheer Cecilia A, Schmitt Jürgen, Scherer Siegfried
Аннотация
A classification system based on Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy combined with artificial neural network analysis was designed to differentiate 12 serovars of Listeria monocytogenes using a reference database of 106 well-defined strains. External validation was performed using a test set of another 166 L. monocytogenes strains. The O antigens (serogroup) of 164 strains (98.8%) could be identified correctly, and H antigens were correctly determined in 152 (91.6%) of the test strains. Importantly, 40 out of 41 potentially epidemic serovar 4b strains were unambiguously identified. FTIR analysis is superior to PCR-based systems for serovar differentiation and has potential for the rapid, simultaneous identification of both species and serovar of an unknown Listeria isolate by simply measuring a whole-cell infrared spectrum.