XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System食物中毒
隔离和鉴定与在尼日利亚奥桑州Ile -ife的Bukateria出售的与Jollof Rice相关的微生物
这项研究通过隔离，识别和表征与jollof水稻相关的微生物来评估jollof大米的微生物质量。从Obafemi Awolowo大学校园的不同地点收集了六个重复样本，尼日利亚，奥桑州，伊利夫斯夫。MACONKEY，营养和马铃薯葡萄糖琼脂用于分离和测定微生物负荷。进行了标准的形态和生化测试，以鉴定和表征分离株。总共分离了10种细菌和10种真菌物种。总细菌计数范围从3.6×10 3 cfu/g到1.54×10 5 cfu/g，而总真菌计数范围从1.04×10 4 SFU/g到3.0×10 5 sfu/g。假定的有机体（以这种情况为百分比）包括： saprophiticus葡萄球菌（20％），proteus dulgaris（10％），芽孢杆菌（10％），Proteus mirabilis（10％），小球菌（10％），地衣芽孢杆菌（10％），小芽孢杆菌（10％），小芽孢杆菌（10％），小芽孢杆菌（10％）（10％）（10％）（10％）（10％）（10％）（10％）（10％）尼日尔分离株和曲霉（30％），曲霉菌（30％）和曲霉菌（40％）用于真菌分离株。建议在食物准备过程中进行良好的个人卫生，适当的卫生习惯以及清洁的餐具，以避免食物中毒和变质。
茄属植物甾体糖苷生物碱生物合成研究新进展
甾体糖苷生物碱 (SGA) 通常存在于茄属植物中，是番茄 (Solanum lycopersicum)、马铃薯 (Solanum tuberosum) 和茄子 (Solanum melongena) 等茄属粮食作物 (Harrison 1990; Helmut 1998; Petersen et al. 1993) 中的已知有毒物质（图 1）。由于 SGA 对真菌、细菌、昆虫和动物具有毒性，因此被认为在抵御多种病原体和捕食者方面发挥着防御作用（Friedman 2002、2006）。土豆是全球第四大重要作物，然而，土豆含有有毒的 SGA，例如 α-茄碱和 α-卡茄碱。 SGA 主要存在于芽菜和绿色马铃薯中（特别是靠近皮的部分），如果马铃薯管理不当（例如暴露在光线下），它们的积累就会增加。虽然少量的 SGA 只会导致难闻的味道，但摄入大量则会引起食物中毒。番茄的绿色组织（例如叶子和未成熟果实）中主要的 SGA 是 α-番茄碱和脱氢番茄碱（Friedman 2002）。然而，在番茄果实成熟过程中，未成熟果实中积累的 α-番茄碱会被代谢并转化为无毒无苦味的 SGA esculeoside A（Iijima 等人 2009）。茄子主要产生 α-茄碱和 α-茄精（Sánchez-Mata 等人 2010）。此外，多种 SGA，例如脱米辛（S. acaule）和瘦素 I 和 II（S.
沙门氏菌Shigella琼脂/XLD琼脂
1。预期的用途检测和分离革兰氏阴性肠病原体，尤其是人类临床标本和其他标本中的志贺氏菌和沙门氏菌。革兰氏阴性肠病原体（尤其是志贺氏菌和沙门氏菌）的Shalmella shigella琼脂/XLD琼脂。沙门氏菌琼脂/XLD琼脂的功能是支持症状患者的诊断，表明革兰氏阴性肠病原体，尤其是Shigella属和沙门氏菌的病原体潜在感染。沙门氏菌是食物中毒的一些最常见的病因。这些微生物的致病性从一种血清变化到另一种血清，并且在同一亚种中可能会有所不同。一些血清造成了侵入性疾病，但也有一些造成自限性食物中毒的血清疾病。沙门氏菌肠subsp的最孤立的血清。肠道是S. enteritidis，S。Typhimurium，S。Virchow，S。Hadar或S. iftantis。Shigella属包括四种：S。dysenteriae，s。Flexneri，S。Boydii和S. Sonnei。所有物种都是强制性的病原体，并引起细菌痢疾。2。手术沙门氏菌琼脂的原理胆汁盐，孔雀石绿色和柠檬酸钠的存在抑制了除沙门氏菌和志贺氏菌以外的革兰氏阳性微生物和肠杆菌的生长。由于添加乳糖，肠杆菌的分化是可能的。乳糖发酵细菌会产生酸并形成红色菌落，这是由于中性红色的pH指示剂。相反，乳糖非发酵微生物形成无色菌落。柠檬酸铁是硫化氢产生的指标。沙门氏菌产生硫代硫酸盐还原酶，该酶释放出存在于硫代硫酸钠中的硫化物分子。这些分子与氢离子结合，形成H 2 S，与柠檬酸铵反应。这种反应导致形成沉淀物，可见在细菌菌落中心的黑点。XLD琼脂酵母提取物是培养基中养分的来源。脱氧胆酸钠的存在抑制了革兰氏阳性细菌的生长。由于三个指示系统，细菌的分化是可能的： - 乳糖，木糖和蔗糖与苯酚红（这是pH指示剂） - - 盐酸l-赖氨酸盐和苯酚红色， - 硫代硫酸钠和柠檬酸铁硫酸盐。木糖的发酵降低了培养基的pH值，并使其从红色变为黄色。包括沙门氏菌在内的大多数肠道病原体能够发酵木糖，从而导致培养基的酸化。由于志贺氏菌的细菌是乳糖的非发酵，因此不会产生酸，因此会形成红色菌落。赖氨酸允许将沙门氏菌细菌与其他非致病细菌区分开。一旦木糖耗尽，沙门氏菌细菌在脱羧过程中利用L-赖氨酸，这将培养基的pH水平改变为碱。为防止赖氨酸阳性大肠菌群，乳糖和蔗糖的类似pH水平的类似回归，以产生多余的酸。氯化钠保持渗透平衡。柠檬酸铵是硫化氢生产的指标。沙门氏菌产生硫代硫酸盐还原酶，该酶释放出存在于硫代硫酸钠中的硫化物分子。这些分子与氢离子结合形成H 2 s，与柠檬酸铁反应形成沉淀物，可见在细菌菌落中的黑色中心。产生H 2 S的非致病细菌不脱羧L-赖氨酸。因此，它们产生的酸反应阻止了菌落的变化。
急诊部的伪过敏
1型高敏反应代表了一种急性IgE介导的反应，可能导致威胁生命的条件，例如过敏性休克，血管性水肿和气道阻塞。可以模仿1型高敏反应的其他反应包括与IgE独立的肥大细胞脱粒，心动激肽介导的反应，白细胞介导的反应和伪过敏。我们在本文中使用术语伪过敏术来用于与肥大细胞无关的组胺介导的反应。我们没有讨论不急性或威胁生命的伪过敏反应，例如腹腔疾病，海因综合征，嗜酸性食管炎和食物蛋白蛋白质诱导的小肠结肠炎，因为急诊室不是诊断或治疗这些反应的主要位置。在此，我们提出了一些可能危及生命的类似过敏的反应，例如Scombroid食物中毒（SFP），Bradykinin诱导的血管性水肿，IgE-独立血管性水肿，阿片类药物诱导的血管性血管性水肿，非甾体类药物抗炎药（NSAID） - 诱导的高效性和血管疗法。这些反应可能会根据其反应机理而具有不同的治疗方法。组胺介导的反应，例如NSAIDS诱导的SFP，组胺介导的血管性水肿和肥大细胞脱粒，并且可以用抗组胺药，肾上腺素和皮质类固醇治疗阿片类药物。Bradykinin诱导的血管性水肿，包括遗传性血管性水肿和获得的血管性水肿，可以用新鲜的冷冻血浆治疗。但是，这些靶向剂的研究不足以用于获得性血管性水肿。遗传性血管性水肿可以通过许多FDA批准的靶向药物进行治疗，例如等离子衍生的C1-INH，血浆Kallikrein抑制剂（Ecallantide）和选择性的Bradykinin-2受体-2受体拮抗剂（ICATIBANT）。对于急诊医学医师熟悉并预测这些反应以防止误诊，准备适当地治疗这些危害这些疾病并消除患者对任何不必要的研究或治疗的暴露。
细菌病原体的发病机制、毒力因素
微生物学讲座 日期：2023 年 10 月 18 日 细菌病原体的发病机制、毒力因子 如果一种微生物能够引起疾病，它就被称为病原体。幸运的是，自然界中众多微生物中只有少数是致病的。有些生物具有高毒性，即使接种量很少也会导致健康个体患病，而有些生物只会在防御力较弱的受损个体中致病。后者被称为机会性生物，因为它们利用宿主防御力下降的机会引起疾病。这些机会主义者通常是人体正常菌群的成员。 感染的一般方面 毒力 毒力是致病性的定量测量，与生物体的产毒潜力和侵袭性有关。毒力可以通过引起疾病所需的微生物数量来衡量，并被指定为 LD50 或 ID50：LD50（50% 致死量）是杀死一半宿主所需的微生物数量，而 ID50（50% 感染量）是导致一半宿主感染所需的微生物数量。这些值是通过接种实验动物确定的。 传染病 如果感染在宿主之间传播，则被称为“传染病”。许多感染（但不是全部）都是传染性的；例如，结核病是传染性的，因为它通过咳嗽产生的空气飞沫传播，但葡萄球菌食物中毒不是，因为微生物产生的并存在于受污染食物中的外毒素只会影响食用该食物的人。如果一种疾病具有高度传染性，则被称为“传染病”（例如水痘）。根据社区中传染病的发病率和流行程度，传染病可称为地方性传染病、流行病或大流行性传染病： • 地方性传染病在特定人群中持续低水平存在（例如，某些非洲国家的地方性疟疾）。 • 如果传染病发生频率远高于正常水平（例如，冬季的流感流行），则该传染病为流行病。
食品净化中的新技术和有益的微生物
食物对于人类健康至关重要，提供能量和营养，在人体，组织，生长和器官发育，正常运作以及维持代谢中发挥至关重要的作用。除营养外，食物还可能含有自然发生或由食物加工或储存产生的各种毒素。通常，这些水平是无法检测到的，也不会观察到不利影响。食物毒素，例如霉菌毒素，重金属和农药残留物，通过增加营养不良，诱变和致癌作用的可能性来对人类健康构成风险。霉菌毒素在数千年中一直是对人类的威胁，它们在食物中的存在与各种急性和慢性毒性有关，包括癌症诱导，诱变和其他有害影响，从轻度不适到死亡到死亡。食品行业中广泛的重金属污染对人类健康构成了重大威胁。重金属的摄入量增加了患心血管，肾脏和神经系统疾病的可能性。完全避免食物污染是具有挑战性的。然而，通过政府法规和对食品价值链的常规监控，毒素污染我们的食品供应的风险显着降低。但是，毒素通常承受常见的食物烹饪和加工方法，这意味着当前的食物过程无法减轻食物中的毒素。食物中毒素的发病率上升导致全球经济每年损失数十亿美元。我们希望这个因此，需要发明的方法和程序来应对食物毒素的威胁至关重要。一种有前途的解决方案是采用生物学方法，专门采用健康的微生物（如益生菌）来减轻毒素的负面影响。近几十年来，由于其广泛的特性，益生菌引起了人们的注意，这不仅影响消化系统，而且会影响体内和体外生物排毒。本书的重点是研究与使用不同益生菌和潜在益生菌菌株在食品中毒素去污的最新进展。作者对粮食排毒的发展提供了许多见解，并解决了此类策略的应用中的某些关键挑战。
识别和隔离微生物的负责...
摘要：这项研究研究了与新鲜西红柿恶化相关的细菌和真菌（Lycopersicum esculentum）。从卡杜纳（Kaduna）Ungwan Rimi地区的四（4）个不同的零售店获得了16（16）个番茄样品。使用标准方案确定所选番茄样品的近端组成。使用浇注板法用于与番茄样品分离细菌和真菌。使用磁盘扩散技术确定了针对细菌和真菌分离株的选定抗生素和抗真菌药物的抗生素图。The results of proximate composition showed that sample A had a moisture content of 94.10 %, 0.74% of ash, 0.97 % of crude protein, 0.66 % of crude fat, 1.10 % crude fiber, and 2.43 % of carbohydrate while sample B showed similar percentage composition of 93.89 % of moisture content, 0.86 % of ash, 1.0 % of crude protein, 0.69 % of crude fat, 1.34％的粗纤维和2.22％的碳水化合物。分离和鉴定的细菌是金黄色葡萄球菌，大肠杆菌和沙门氏菌。最普遍的细菌分离株是金黄色葡萄球菌，其50％，而沙门氏菌和大肠杆菌的分离菌则分别为25％。真菌分离株是尼日尔曲霉和曲霉菌的青霉素。尼日尔曲霉最为普遍，而青霉人SP的占30.8％，而曲霉菌的患病率最少为15.4％。在不同浓度的抗生素下，大肠杆菌对庆大霉素和链霉素具有抗性，对氯霉素，Spafloxacin，ciproflofloxacin，amoxycillincillin，peffloxacin，peffloxacin，tarvid和agenmentine敏感。沙门氏菌SP的抗菌易感性表明，它耐庆大霉素，对链霉素和粘膜链霉素的敏感性适中，对氯霉素，替福洛沙星，ciprofloflofloxin，ciproflofloxin，Amoxycillin，amoxycillin，pefloboxacin，pefloxacin，tarvid和Audmentine consives Adimenty consivessine spectimity敏感。金黄色葡萄球菌对rocephin，Zinacef和链霉菌素具有抗性，对氨木酸和阿莫西林敏感，并且对斑岩蛋白，环丙沙星，源自源环霉素，pefloxacin和Erythromycin敏感。抗真菌敏感性在其针对测试真菌分离株的有效性方面显示出不同浓度的变化。这些真菌的存在以及能够引起食物中毒的细菌分离株引起了人们对公共卫生风险的关注，这些风险可能与消耗变质的新鲜西红柿有关。用清洁或氯化水进行适当的处理，运输和彻底洗涤，将降低与细菌和真菌物种相关的番茄变质的风险。
使用任意片段模型分析微生物样本
细菌、真菌、病毒、酵母和原生动物等微生物污染物引起了食品制造商的极大兴趣和担忧，因为它们可能存在食物中毒或食物腐败的风险（Maruthamuthu 等人，2020 年）（Talo，2019 年）。对数字微生物数据的需求不断增长，为微生物学家和实验室专业人员提供了轻松检测微生物的机会（Egli 等人，2020 年）。这种变化可以个性化诊断和治疗，提高数字数据质量，并降低医疗成本。传统的基于培养的微生物检测方法非常耗时，而数字成像因其快速的方法而备受关注。数字微生物学还有可能对公共卫生和病原体监测产生重大影响。为了实现数字化，微生物实验室必须发展数字医学和食品分析方面的专业知识，包括数据处理、感知和基础设施（Soni 等人，2022 年）。近年来，计算机视觉、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等在大量标记数据上进行训练的方法越来越多地用于自动分析医学图像和微生物样本 (Goodswen et al., 2021)。这些方法可用于识别四种不同类型的微生物：细菌、藻类、原生动物和真菌 (Rani et al., 2022)。卷积神经网络和 ResNet-50 等模型可用于确定微生物样本的类别 (Majchrowska et al., 2021) (Rani et al., 2022) (Talo, 2019)。语义分割是一种计算机视觉方法，用于分析微生物样本的图像，当需要根据语义含义精确确定图像的不同区域时，为图像中的每个像素分配一个类标签 (Zawadzki et al., 2021)。 Faster R-CNN 和 Cascade R-CNN 等模型可用于计数微生物样本图像中的细菌菌落，这些模型可以检测单个物体并确定其类别。实例分割方法旨在通过区分图像中单个细菌菌落的不同实例并将每个像素分配给唯一的菌落来提供对图像的详细理解（Zawadzki 等人，2021 年）。Meta 公司开发和训练的 Segment Anything Model (SAM) 用于图像分割（实例分割）（Kirillov 等人，2023 年）。该模型使用超过 10 亿个掩模对 1100 万张图像进行了训练。SAM 模型具有零样本泛化的可能性，因此无需额外训练即可用于图像中对象的分割。SAM 模型可以分析来自广泛领域的图像，包括生物医学、农业、自动驾驶等。2. 方法
食物接触表面污染物：评论
抽象食品接触表面是食物污染的主要来源。它们具有进一步转移到与之接触的食物的污染物。这些污染物可能具有生物学或化学起源。The biological contaminants are microorganisms such as Staphylococcus aureus, Campylobacter spp , Escherichia coli, Shigella spp , Salmonella spp , Listeria monocytogenes, Vibrio cholerae, Bacillus cereus , norovirus, hepatitis A virus, etc.化学污染物是可以通过食物接触材料（例如包装材料或清洁剂的残留物）转移到食物的化学物质。这些化学物质对人类健康有害。食用时生物学和化学污染物对人类有害。因此，应清洁和清洁食物接触表面，以避免用这种污染物污染食物，并确保向公众提供安全的食物。关键词：食物接触，污染，人类健康简介食品服务运营的重要组成部分是食品安全。大多数人都认为这个问题吸引了最少的关注和专注。有各种链接的元素影响食物的微生物污染，例如制备方法，餐饮和食堂设施的卫生条件，或食物的处理，储存和分布（Erdogan＆Pamuk，2020年）。约有97％的食物中毒案件与食品服务行业的不适当食品处理有关，这是一个主要问题（Soares等，2012）。2008; Ali等人，2016年；相反，2017年）。2008; Ali等人，2016年；相反，2017年）。病原体可以通过食物接触表面饲养并引入食物（Tenna等，2023）。修剪，切片，磨碎，切碎，剥离，机械磨损和许多类型的瓦解会在污染的表面进行时会引入污染物（Wirtanen等，2003）。尚未正确清洁和消毒的食物接触表面可能构成健康问题（Nahar＆Mahyudin，2018年）。即使在清洁和消毒后，各种食物变质细菌也可以附着并留在食物接触表面上（Mafu等，2010）。这些生物具有附着这些表面的能力被称为生物膜的发展。这使得它们难以消除抗菌治疗（Khelissa等，2017）。水是厨具污染和生物膜形成的关键组成部分（Srey等，2016）。结果，洗碗水的温度和微生物构成具有效果（Nicolas等，2006）。细菌，例如沙门氏菌，志贺氏菌，大肠杆菌（肠杆菌科家族的成员），单核细胞增生李斯特菌，弯曲杆菌和金黄色葡萄球菌是最常见的食物 - 盛大爆发原因的原因（Texeira，2007年，2007年； Mafu等。受污染的厨房用具造成27％的暴发和感染是由食源性病原体引起的（WHO，2000； Greig等，2007； Soares等，2012）。食源性疾病的主要原因是吃被微生物病原体，化学物质或细菌生物毒素污染的食物（谁。污染的主要原因包括水质和稀缺性低，食品处理人员缺乏培训和经验，监控和监督不足，卫生标准不足，存储设施不足以及不适合食品运营的地方。
引用Ezenarro JJ，Al Ktash M，Vigues N，Gordi JM，Muñoz-Berbel X和Brecht M（2025）通过
致病细菌造成许多医疗保健和安全问题，包括传染病（He等，2023），食物中毒（Hussain，2016年）和水污染（Some等，2021）。由于其感染性和快速增殖，需要快速，准确的细菌检测和鉴定方法，以减少决策的时间段，从而最大程度地减少医疗保健风险，生态系统影响以及与微生物病原体相关的经济损失。基于琼脂平板上细菌细胞培养的病原体检测和鉴定已经存在不同的方法（Van Belkum和Dunne，2013年），免疫学检测（例如，酶联免疫吸附测定法） ），DNA微阵列（Colle等，2003），生物传感器（Boehm等，2007; Ahmed等，2014），或使用特定试剂敏感的使用，例如，细菌代谢（Ghatole et al。，2020; Hsieh等人，2018年）或lie of eDeNos of AdeNose（Et） ），等（Chen等，2018； Dietvorst等，2020）。然而，由于其简单性，低成本，稳健性和可靠性，传统的板块培养方法仍然是病原体检测和识别的金标准（Rohde等，2017），是细菌污染评估法规中的一种（Word Health Organisation，2017年）。实际上，板培养涉及琼脂平板的细菌生长，直到可以观察到单克隆菌落的形成为止。因此，板块培养在某种程度上容易受到人类错误的影响。菌落在形态，颜色，光泽和不透明度上等等，在仔细观察之后，有时在显微镜下，专家可以区分专家。除此之外，这项技术的主要限制是其持续时间。通常，直到菌落形成的细菌增殖需要超过18小时，对于缓慢增殖的细菌而言，必须超过3 - 4天（Franco-Duarte等，2023; Rajapaksha等，2019; Lee等，2020）。一种极端情况是军团菌，它需要非标准治疗和第二盘培养以进行适当的诊断，从而将细菌识别延迟到几周内（Tronel和Hartemann，2009; McDade，2009）。减少测量时间和加速决策的一种可能性是实施能够检测菌落并在形成的早期阶段识别的先进成像系统（Wang等，2020）。从这个意义上讲，高光谱成像是有利的，因为它以3D数据矩阵或超立方体格式提供了高分辨率图像，其中二维对应于空间信息（x，y坐标），而第三个维度对每个单独的像素（λ坐标）的光谱数据（Gowen等，2015，2015，2015; arrigoni; arrigoni et al arrigoni; arrigoni et al and arrigoni; arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigy and and and and。通常使用化学计量学来处理大量信息，以识别数据集中的模式，这些模式在裸眼中并不明显，并创建了能够对新数据进行分类的预测模型（Huang，2022）。然后可以使用这些PC进行基于PCA的判别分析（PCA-DA）（UDDIN主成分分析（PCA）通常与高光谱成像结合使用，以将光谱图像数据集减少为称为主成分（PCS）的代表变量（Abdi和Williams，2010年）。