O cientista de UGA cria o sistema para a detecção eficiente de micróbios patogénicos foodborne

A detecção do micróbio patogénico e o fingerprinting rápida, eficiente são essenciais e frequentemente salva-vidas quando se trata de impedir a doença foodborne. Agora, o cientista Xiangyu Deng do alimento da universidade da geórgia criou um sistema que pudesse identificar os micróbios patogénicos foodborne em uma fracção do tempo tomado por métodos tradicionais.

“Nas manifestações, tempo é muito importante. Quando um micróbio patogénico é detectado no alimento, nós então temos que determinar seu subtipo, ou impressão digital,” disse Deng, um professor adjunto da microbiologia do alimento no centro de UGA para a segurança alimentar no grifo. “Nós precisamos de encurtar este processo a menos quantidade de tempo possível.”

Actualmente, detectar e subtyping o micróbio patogénico são processos separados, mas Deng combinou estas duas etapas com um processo chamado do “análise metagenomics.”

“Para impedir que um micróbio patogénico espalhe, você tem que primeiramente identificá-lo estudando suas assinaturas do ADN. Às vezes você tem somente algumas pilhas do micróbio patogénico em uma amostra de alimento, apenas uma fracção minúscula das populações microbianas residentes no alimento,” disse. “Você poderia arranjar em seqüência a amostra inteira (de alimento) para identificar o micróbio patogénico dentro dele, mas aquele não lhe daria bastante sinal do ADN do micróbio patogénico para a identificação.”

Tradicional, o micróbio patogénico é separado da amostra de alimento crescendo o micróbio patogénico em culturas bacterianas, que toma 24 a 48 horas, Deng disse.

Para encurtar o processo da cultura, os pesquisadores no laboratório de Deng aplicam os grânulos magnéticos minúsculos revestidos com os anticorpos que retiram as pilhas do micróbio patogénico. Então amplificam o ADN das pilhas capturadas do micróbio patogénico assim que têm bastante ADN a arranjar em seqüência.

“Usando uma ferramenta arranjando em seqüência nova, muito pequena que seja sobre o tamanho de uma movimentação de USB, nós podemos arranjar em seqüência ao capturar os dados no tempo real,” Deng disse.

Comparado ao sequencer do genoma do grosso da população que produz arranjar em seqüência dados após ser executado para um ou dois dias, o sequencer pequeno gera bastante dados para a detecção do micróbio patogénico e subtyping aproximadamente em umas horas e meia, disse.

Deng testaram o processo no peito de frango cru, a alface e as amostras pretas do grão de pimenta tratadas com as salmonelas e as peças da galinha do retalho que foram contaminadas naturalmente com os serotypes diferentes das salmonelas. Em um caso, uma pequena quantidade de salmonelas foi detectada e subtyped das amostras da alface dentro de 24 horas. Isto toma duas semanas usando métodos padrão.

Os centros para o controlo e prevenção de enfermidades calculam que 1 milhão doenças foodborne e 380 mortes nos E.U. estão ligadas todos os anos às salmonelas nontyphoidal.

Identificar as bactérias patogénicos antes que uns produtos alimentares estejam liberados no mercado pode reduzir o número de pessoas que obtêm a intoxicação alimentar, disse Francisco Díez, director do centro da segurança alimentar e de um perito em Escherichia Coli enterohemorrhagic, uma causa importante da contaminação de alimentos e da doença foodborne.

“Nossa pesquisa pioneiro das condutas center para proteger finalmente o consumidor,” disse. “O tipo de investigações científicas as condutas do centro pode ser aplicado para resolver edições da contaminação para a indústria alimentar.”

Source: https://news.uga.edu/scientist-creates-system-to-quickly-detect-food-pathogens/