scholarly journals Exploiting intrinsic fluorescence spectroscopy to discriminate between Acinetobacter calcoaceticus–Acinetobacter baumannii complex species

RSC Advances ◽  
2017 ◽  
Vol 7 (14) ◽  
pp. 8581-8588 ◽  
Author(s):  
Ana Sofia Silva ◽  
Cristina Quintelas ◽  
Eugénio C. Ferreira ◽  
João A. Lopes ◽  
Clara Sousa

Spectroscopy for bacterial typing purposes. Instrisinc fluorescence versus FTIR-ATR and MALDI-TOF MS.

Author(s):  
Yến Tạ Thị ◽  
Loan Phạm Thị ◽  
Hạnh Ninh Thị ◽  
Hải Hà Vũ Thị ◽  
Quân Phạm Văn ◽  
...  

Acinetobacter spp. là vi khuẩn gây bệnh phổ biến ở người. Chi Acinetobacter bao gồm khoảng 65 loài, trong đó nhóm Acinetobacter calcoaceticus - Acinetobacter baumannii complex được xác định là nguyên nhân gây ra hơn 80% trường hợp nhiễm trùng tại bệnh viện ở bệnh nhân suy giảm miễn dịch. Các phân tích kiểu hình hiện có không đủ để xác định chính xác và phân biệt các loài Acinetobacter spp. quan trọng về mặt lâm sàng. Trong tổng số 480 mẫu rau ăn sống và thịt chế biến sẵn được thu thập tại 6 quận nội thành Hà Nội gồm Đống Đa, Hoàng Mai, Hai Bà Trưng, Long Biên, Hà Đông, Cầu Giấy, có 288 mẫu (chiếm 60%) mẫu nhiễm Acinetobacter spp. Kết quả  định danh bằng kỹ thuật MALDI-TOF MS ghi nhận 208 (43%, n = 480) mẫu nhiễm Acinetobacter calcoaceticus-Acinetobacter baumannii complex, trong đó 156 (65%, n = 240) mẫu rau ăn sống và 52 (22%, n = 240) mẫu thịt nhiễm Acinetobacter calcoaceticus-Acinetobacter baumannii complex. Thử nghiệm kháng sinh đồ bằng các khoanh giấy kháng sinh cho thấy 82% số chủng vi khuẩn Acinetobacter calcoaceticus-Acinetobacter baumannii complex kháng với kháng sinh imipenem và 30% số chủng kháng với meropenem.


Pathology ◽  
2016 ◽  
Vol 48 (1) ◽  
pp. 100-102 ◽  
Author(s):  
Gary N. McAuliffe ◽  
Robert W. Baird ◽  
Jann Hennessy ◽  
Nicholas M. Anstey ◽  
Joshua S. Davis

2015 ◽  
Vol 118 ◽  
pp. 128-132 ◽  
Author(s):  
Benjamin E.W. Toh ◽  
David L. Paterson ◽  
Witchuda Kamolvit ◽  
Hosam Zowawi ◽  
David Kvaskoff ◽  
...  

2015 ◽  
Vol 6 ◽  
Author(s):  
Clara Sousa ◽  
João Botelho ◽  
Filipa Grosso ◽  
Liliana Silva ◽  
João Lopes ◽  
...  

2020 ◽  
Vol 54 (4) ◽  
pp. 535-546
Author(s):  
Ayşegül Gözalan ◽  
Sibel Aydoğan ◽  
Demet Hacıseyitoğlu ◽  
Çiğdem Kuzucu ◽  
Fatma Köksal ◽  
...  

Author(s):  
Ritesh Kumar ◽  
Shikha Pathak ◽  
Nishant Prakash ◽  
Upasna Priya ◽  
Abhijeet Ghatak

Among the plant pathogens, around 85% of diseases in plants are caused by fungi. Rapid and accurate detection of fungal phytopathogens up to the species level is crucial for the implementation of proper disease control strategies, which were previously relied on conventional approaches. The conventional identification methods have been replaced by many rapid and accurate methods like high throughput sequencing, real-time polymerase chain reaction (PCR), serological and spectroscopic technique. Among these rapid pathogen detection techniques, spectroscopy is a rapid, cost-effective, non-destructive method and does not require sample preparation. Nowadays, visible, infrared and near-infrared rays are commonly employed for pathogen detection. Fluorescence Spectroscopy, Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy, Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy, Attenuated Total Reflection (ATR)-FTIR spectroscopy, Raman Spectroscopy, Matrix-assisted Laser Desorption Ionization Time-Of-Flight Mass Spectrometry (MALDI-TOF MS). Biocontrol fungus-like Trichoderma spp. can be detected with the help of MALDI-TOF MS. Fluorescence spectroscopy used fluorescence emanating from the sample and successfully used in the detection of powdery mildew (Blumeria graminis). Hyperspectral imaging is an advanced approach which uses artificial intelligence in plant disease detection. This literature discusses briefly about the features of above-mentioned spectroscopy techniques which may impel the general understanding and propel the research activities.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document