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新生儿感染微生物诊断检测（以前称为 TORCH）
CMV 先天性巨细胞病毒的“无声”全球负担。CMR 2013；1 月 26(1)86 –102 doi.org/10.1128/CMR.00062-12 肠道病毒 新生儿肠道病毒感染：强调严重和致命感染的危险因素。PIDJ: 2003 年 10 月 - 22 (10)889-895 doi: 10.1097/01.inf.0000091294.63706.f3 HSV 单纯疱疹病毒的母婴传播。J Pediatric Infect Dis Soc. 2014 年 9 月；3(Suppl 1): S19–S23。doi: 10.1093/jpids/piu050 细小病毒 妊娠期间的细小病毒 B19：综述。J Prenat Med. 2010 年 10 月 - 12 月；4(4): 63–66。妊娠期细小病毒 B19 感染。JOGC 2014, 36(12)1107-1116 doi.org/10.1016/S1701-2163(15)30390-X 人类妊娠期细小病毒 B19 感染。BJOG 2011(118)175–186。Doi: 10.1111/j.1471-0528.2010.02749.x 风疹 第 15 章：先天性风疹综合征。疫苗可预防疾病监测手册。访问日期 2021 年 4 月 19 日 链接 2000-2018 年全球风疹和先天性风疹综合征控制和消除进展。 MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2019 年 10 月 4 日；68(39): 855–859。doi: 10.15585/mmwr.mm6839a5 弓形虫 弓形虫病的流行病学和诊断策略。临床微生物学评论 2012 年 4 月，25 (2) 264-296；DOI: 10.1128/CMR.05013-11 先天性弓形虫病。J Pediatric Infect Dis Soc. 2014 年 9 月；3(Suppl 1): S30–S35。doi: 10.1093/jpids/piu077 水痘 先天性水痘综合征：系统评价。J Obstet Gynaecol. 2016 年 7 月；36(5):563-6。 doi: 10.3109/01443615.2015.1127905 新生儿和婴儿水痘的治疗。BMJ Paediatrics Open。2019；3：e000433。
与结构材料的生物降解和微生物腐蚀有关的微生物
摘要：微生物学上影响的腐蚀（MIC）是在存在微生物及其生物膜的情况下材料降解的过程。这是一种环境辅助的腐蚀类型，非常复杂且具有挑战性。不同的金属材料，例如钢合金，镁合金，铝合金和钛合金，据报道有MIC对其应用的不利影响。尽管许多研究人员报告了细菌作为微生物腐蚀的主要罪魁祸首，但已发现包括真菌，藻类，古细菌和地衣在内的其他几种微生物在金属和非金属表面上引起MIC。但是，对真菌，藻类，古细菌和地衣引起的麦克风的关注更少。在本文论文中，已经详细讨论了不同微生物，包括细菌，真菌，藻类，古细菌和地衣的影响，对工程材料的腐蚀特性进行了详细讨论。本综述旨在总结直接或间接导致结构材料降解的所有腐蚀性微生物。指责每种MIC病例的细菌，而无需对腐蚀部位进行适当研究，并深入研究生物膜和分泌的代谢物可能会在理解材料失败的实际原因方面造成问题。要在任何环境中识别真正的腐蚀剂，研究在特定环境中存在的各种微生物非常重要。
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
在选定的
摘要本研究评估了在Kaduna Metropolis选定地区销售的即食菠萝和西瓜水果的微生物学质量。以随机方式从三个不同的位置（即Tudun Wada，Ungwan Muazu和Ungwan Sarki）购买了30个样本（每个15个）的菠萝和西瓜水果。仔细收集样品以防止污染，并将其放入无菌聚乙烯袋中。使用既定的微生物方案进行了所有样品的制备和微生物分析。从Tudun Wada区获得的菠萝样品表现出最高的细菌平均计数，尺寸为8.76 x 104，而Ungwan Sarki的西瓜样品显示出最低的细菌平均计数，尺寸为5.72 x 10 4。本研究中鉴定出的细菌分离株包括金黄色葡萄球菌，各种芽孢杆菌，乳酸杆菌和假单胞菌，而所鉴定的真菌分离株包括尼日尔，尼日尔烟草，solani solani，fusarium solani，penicilium sp。和mucor sp。金黄色葡萄球菌是两个样品中最普遍的细菌，菠萝中发生了8例（26.6％），在西瓜中发生了7例（23.3％）。芽孢杆菌也存在，菠萝中有4个实例（13.3％），西瓜中有5个实例（16.6％）。乳酸杆菌。仅在1个菠萝样品（3.3％）中最小检测到铜绿假单胞菌的铜绿假单胞菌。在西瓜中未观察到铜绿假单胞菌的检测。这些发现表明，在T/Wada，U/Muazu和Kaduna Metropolis的U/Sarki地区出售的新鲜切果（用塑料容器或尼龙包装）表现出不合格的微生物质量，为公共卫生带来了潜在的风险。因此，改善这些供应商采用的卫生和安全包装实践至关重要，以减轻可能的不良健康后果。
关于动物粪便厌氧消化的微生物学和技术见解：评论
摘要：动物粪便的厌氧消化导致可再生能量（沼气）和富含营养的生物肥料的产生。该技术的进一步好处是减少了肥料储存过程中否则会发生的温室气体排放。由于动物粪便使厌氧的消化成本效益并进一步推进了较高甲烷产量的技术，因此最重要的是，要找到改善瓶颈的策略至关重要鸡肉，鸭子或猪粪。本综述总结了不同动物粪便的特征，并洞悉了潜在的微生物机制，从而导致厌氧消化过程引起挑战性问题。在高氨气过程中的保留时间和有机负荷速率放在了高氨气中的保留时间和有机负荷速率上，应设计和优化，以支持耐受高氨疾病的微生物，例如酸性乙酸乙酸替代性乙酸氧化细菌和氢蛋白毒素。此外，总结了用于稳定和增加动物粪便的甲烷产量的运营管理，包括支撑物质，添加微量元素或掺入氨去除技术。审查是最终的，讨论了概述动物粪便厌氧消化过程的可疑操作方法所需的研究，以规避过程不稳定性并改善过程性能。
即食食品的微生物安全和食品的手卫生评估
摘要：即食食品可在包括第三级机构在内的公共场所广泛使用。食物的安全通常会因卫生不良和卫生设施不足而受到损害，并且对人类健康的影响会令人衰弱。不幸的是，很少经常评估尼日利亚大学出售的食品的微生物质量。使用标准的微生物学程序评估了尼日利亚私立大学自助餐厅的食物样品，准备并提供的表面以及食品处理程序的粪便样品。使用描述性统计数据分析获得的数据。采样的食物的微生物计数从热狗的0.1 x 10 6 cfu/g到米饭的4.13 x 10 6 cfu/g。分离株数量最多（19/51，37.3％）来自食品处理程序的手中，而数量最少（6/51，11.8％）来自棉布表面。样品中的Burkholderia cepacia，Raoultella Ornithinitytica和Klebsiella肺炎的存在表明，即食食品的微生物学安全性不佳，并建议食品处理者不卫生的做法。需要对即食食品进行积极的监视以确保食品安全。关键词：食品安全，微生物质量，卫生不良，卫生，即食食品。简介
监视航空燃料和燃料系统微生物污染的风险
航空是世界许多国家经济成功的一个因素。航班有助于建立国际贸易联系，并建立了重要的国内联系，将一个国家“缝合”在一起。加速科学和技术进步，航空运输市场的全球化，提高国际连通性以及数字经济的引入需要持续监测风险以使运营的风险和维护航空运输的基础设施能力，以增强其竞争力和可持续发展。确保航空公司正常运行的最重要部分是确保正在进行的战役的安全。飞机运营安全以及航空和环境安全，对于确保安全安全至关重要。航空燃料和润滑剂的质量是飞机安全的一个方面[1]。普遍认可的法规和要求已经存在，并允许在其生命周期的每个阶段维持航空燃料质量和控制的稳定系统。飞机燃气轮机发动机的可靠性和效率高度取决于航空燃料的质量。从化学学量的角度来看，包括燃料在内的运行流体（包括燃料）是各个系统的完整结构元素。与民用和军事航空中使用的航空燃料强加了与可靠性，效率和环境友好性有关的严格要求。低质量的航空燃料降低了飞机设备的性能和可靠性，而较高的燃油需求会导致更高的燃油价格。因此，现代
土著和杂交新鲜牛尿液的生化和微生物特征
进行了本研究以检查新鲜牛尿液的生化和微生物特性。在有组织的耕作系统下，从无菌小瓶中收集了来自有组织的耕作系统下保存的看似健康的土著和杂交牛的98个新鲜尿液样本。使用相应的诊断试剂盒和合适的培养基对尿液样品进行生化，微生物，酵母和霉菌检查。土著奶牛的平均新鲜尿液pH值明显高于杂交母牛。没有观察到土著和杂交母牛之间尿素浓度的差异。在所有新鲜的尿液样品中，平均尿素浓度均为1.56％。干杂交母牛的尿素浓度显着（P <0.01），而在米尔基奶牛中的尿素浓度高，但是，在米尔奇和干燥的土著奶牛中没有观察到差异。米尔基土著奶牛的肌酐浓度明显低于干牛。在对不同样品的微生物检查时，除了四个样品显示BHI和MLA上的细菌菌落外，没有细菌生长。真菌生长的SDA方法表明，研究中没有这种增长。本研究表明，从显而易见的奶牛获得的新鲜牛尿液可用于农业运营中的建议准备。
www.migrationletters.com微生物实验室技术的最新发展：全面评论
这项研究根据二级数据对微生物实验室技术的最新发展进行了全面综述。微生物学是科学的分支，涉及微生物研究，包括细菌，病毒，真菌和寄生虫。随着新实验室技术的发展，微生物学领域已经显着发展，这些技术允许以更高的速度和准确性对微生物进行检测，鉴定和表征。该研究强调了各种微生物实验室技术，例如聚合酶链反应（PCR），下一代测序（NGS），质谱和微流体学，这些微流体学和微流体学已经彻底改变了微生物学领域。这些技术使研究人员能够以前所未有的细节研究微生物世界，并为医学，农业和环境科学等领域的新发现铺平了道路。该研究还讨论了与这些高级实验室技术相关的挑战和局限性，包括需要高技能人员，昂贵的设备以及具有可重复性和标准化的潜在问题。尽管存在这些挑战，但研究得出的结论是，微生物实验室技术的最新发展已显着推动了微生物学领域，并有可能继续塑造我们对未来微生物世界的理解。