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摘要: 食品安全是全球重大的公共卫生问题，食源性病原菌是威胁人类健康及食品安全的主要因素，快速准确地检测食源性病原菌对保障食品安全、预防食源性疾病具有重要意义。传统病原微生物检测方法操作繁琐且耗时，不能及时检测出食品中的病原菌。随着生物技术的快速发展，其在食源性病原菌检测中的应用越来越广泛，为预防食源性疾病的发生及传播提供了强有力的技术支撑。综述常见食源性病原菌的危害以及快速检测方法的原理、应用及优缺点，以期为开展食品安全风险评估、食源性疾病监测等工作提供参考依据。Abstract: Food safety is a major public health problem in the world. Foodborne pathogens are the main factors threatening human health and food safety. Rapid and accurate detection of foodborne pathogens is of great significance to ensure food safety and prevent foodborne diseases. Traditional detection methods of pathogenic microorganisms are cumbersome and time-consuming, and can not detect pathogens in food in time. With the rapid development of biotechnology, its application in the detection of foodborne pathogens is more and more extensive, which provides a strong technical support for the prevention of the occurrence and spread of foodborne diseases. In this paper, the harm of common foodborne pathogens and the principle, application, advantages and disadvantages of rapid detection methods were reviewed, in order to provide reference for food safety risk assessment and foodborne disease monitoring.
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Key words:
- Foodborne pathogens /
- Hazards /
- Detection technologies /
- Food safety
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2020年第7次全国人口普查显示，我国60岁以上老年人达
26402 万，占总人口的18.7%，65岁及以上人口有19064 万，占总人口的13.5%[1]，较第6次人口普查均有上涨，中国老龄化进程明显加速。老年患者常同一个体患2种或2种以上相互独立的疾病，称为共病。齐元涛等[2]研究显示，老年慢性共病发生率高达65.16%。相较单一疾病，共病老年患者机体功能下降明显，各器官功能减退，生活质量下滑，死亡风险增高73%，医疗压力增大，目前慢性共病已成为重大公共卫生问题[3]。老年多学科团队（geriatric interdisciplinary team，GIT）服务起源于20世纪90年代美国，目前在欧美国家针对老年共病患者已广泛使用，而我国的应用还处于初级阶段[4]。该团队会对老年病患者开展全方位的医学检查以及身心功能的评估，针对共同问题形成统一的解决办法、进而采取医疗干预，同时涵盖护理及康复的综合性服务。目前，昆明市第二人民医院老年科针对住院及门诊老年共病患者均开设了GIT服务及老年综合评估（如：营养风险筛查、生活能力评估等）。与其他成年人相比，老年患者慢性病及共病突出，健康问题复杂多变。老年多学科团队服务为老年患者提供全方位系统诊疗，一站式解决就诊需求，有助于共病管理，最大限度改善功能状态，提高生活质量。老年综合评估为老年患者提供多维度的全面评估，有效提高诊断准确率，对疾病及健康问题做到早发现早干预。1. 资料和方法
1.1 研究对象
选取2022年1月至2023年1月昆明市第二人民医院老年科收治的109例患者，年龄范围62～92岁。
1.2 纳入标准
共病老年患者的共病数量为2种及2种以上[5]，并伴营养不良，共病必须包括有且只有糖尿病（diabetes mellitus，DM）、慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）及慢性心衰（chronic heart failure，CHF）3个疾病中1个。营养不良的筛查，首先使用营养风险筛查（nutrition risk screening 2002，NRS2002）评估营养风险，对存在营养风险的患者，进一步完成全球领导人营养不良倡议（global leadership initiative on malnutrition，GLIM）的全球营养不良标准评定营养不良[6]。本研究项目已通过昆明市第二人民医院伦理委员会审批（202201002），纳入对象均已签署知情同意书。
1.3 排除标准
终末期患者、危重症患者、重度痴呆、完全失能者及要求退出的患者。
1.4 研究方法
1.4.1 一般临床资料采集
采集109例患者的一般信息，监测糖化血红蛋白（HbA1c）、总蛋白（TP）、白蛋白（ALB）、血红蛋白（Hb）、6 min步行试验、慢性阻塞性肺疾病急性加重（AECOPD）再次住院及日常生活能力（Barthel指数）。
1.4.2 老年多学科团队（GIT）服务
是在老年病的管理范畴中，鉴于老年患者的社会环境、心理、病理等影响因素和主要问题，根据社会环境、心理、生物的相应医学模式，由患者、家属、老年病科医生、其他专业医生、康复治疗师等一起建立的多学科队伍。观察组使用GIT服务模式，针对共病及营养不良等老年综合征，提出多维度、个体化、连续性的干预方案。对照组采用常规模式管理共病及营养不良。3个月后，评定2组患者的疾病、营养状况及生活质量的转归情况。
1.4.3 老年综合评估
（1）营养不良评估量表：选用自主研发的“老年综合评估软件”进行营养风险筛查，软件著作权证书号：软著登字第2595938号，当营养风险筛查（NRS2002），≥3分存在营养风险，进一步GLIM全球营养不良标准评估，达到至少1项表现型指标和1项病因型指标时确定营养不良。
（2）日常生活能力评估量表：通过Barthel 指数量表评估[7]，分值从0～100分，分值越低失能越严重，完全依赖：≤20分；重度依赖：21～60分；中度依赖：61～90分；轻度依赖：91～99分；自理：100分。
1.4.4 疾病控制情况评估
（1）DM：监测HbA1c，此指标反映2～3个月血糖控制情况。（2）COPD：统计因AECOPD发作住院的人数，判断COPD控制效果。（3）CHF：慢性心衰伴有不同程度运动耐量下降，6分钟步行试验根据步行距离分级心衰严重程度。其中，重度心功能不全：<150 m；中度心功能不全：150～450 m；轻度心功能不全：>450 m。当降低≥1个程度，就考虑心衰加重。（4）营养状况及生活质量：老年患者多病共存，所患疾病以各种慢病为主，诸如糖尿病、慢性阻塞性肺疾病、慢性心功能不全等，大多无法治愈，以控制症状及疾病进展为基础，以改善营养状况和维持生活质量为目标。因此，共病患者采用GIT服务，营养状况及生活质量是否更优于对照组，营养状况评估指标采用TP、ALB、Hb，3个月观察时间较短，无法通过营养评估量表真实反映营养状况，因此采用短期干预即有变化的TP、ALB、Hb指标评估营养状况。生活质量评估采用日常生活能力（Barthel 指数）进行评估。
1.5 统计学方法
采用SPSS25.0统计软件包，2组符合正态分布的计量资料用（$\bar x \pm s $）表示，2组间和同组前后比较采用t检验；偏态分布计量资料用中位数和四分位距[M（P25，P75）]表示，2组间和同组前后比较采用秩和检验；计数资料以百分率表示，比较采用χ2检验。以P < 0.05表示差异具有统计学意义。
2. 结果
2.1 基本信息比较
通过随机数字法分为观察组56例和对照组53例，观察组男性28例，女性28例，年龄62～92岁，平均（82.19±6.76）岁；在对照组中，男性为27例，女性为26例，年龄63～92岁，平均（82.01±6.78）岁。2组患者在DM、COPD、CHF这3种疾病状态上呈均匀分布，差异均无统计学意义（P > 0.05），见表1。
表 1 2组糖尿病、慢性阻塞性肺疾病急性加重及慢性心衰分布情况[n（%）]Table 1. Distribution of DM，COPD and CHF between the two groups [n（%）]组别 DM AECOPD CHF 观察组（n=56）
对照组（n=53）
χ2
P21（37.5）
19（35.8）
0.032
0.85822（39.3）
20（37.7）
0.028
0.86821（37.5）
23（43.4）
0.393
0.5322.2 2组患者干预前后疾病控制比较
（1）HbA1c指标 2组中DM组内对比HbA1c数值均较干预前降低（P < 0.05），观察组相对对照组更为显著；组间对比干预后的HbA1c数值，观察组明显低于对照组，差异有统计学意义（P < 0.001），见表2。
表 2 2组糖尿病患者糖化血红蛋白蛋白比较[M（P25，P75）%]Table 2. Comparison of HbA1c between the two groups[M（P25，P75）%]组别 n 干预前 干预后 Z P 观察组（n=56）
对照组（n=53）
Z
P21（DM）
19（DM）8.90（8.30，9.20）
8.60（8.40，9.20）
−0.104
0.9177.10（6.70，7.60）**
8.00（8.00，8.40）
−3.773
<0.001**−4.019
−3.768<0.001**
<0.001**与干预后对照组比较，**P < 0.001。 （2）AECOPD发作人数 干预后观察组在AECOPD发作人数明显少于对照组，差异有统计学意义（P < 0.05），见表3。
表 3 2组慢性阻塞性肺疾病急性加重发作情况比较[n（%）]Table 3. Comparison of COPD attacks between the two groups[n（%）]组别 COPD 例数 AECOPD发作人数 观察组（n=56）
对照组（n=53）
干预后χ2
干预后P22
203（13.6）*
9（45）
5.050
0.025*与干预后对照组比较，*P < 0.05。 （3）CHF加重人数 干预后观察组在CHF发作人数明显少于对照组，差异有统计学意义（P < 0.05），见表4。
表 4 2组慢性心衰加重情况比较[n（%）]Table 4. Comparison of CHF exacerbation between the two groups[n（%）]
组别CHF 例数 CHF急性加重人数 观察组（n=56）
对照组（n=53）
干预后χ2
干预后P21
233（14.3）*
10（43.5）
4.494
0.034*与干预后对照组比较，*P < 0.05。 2.3 营养相关指标比较
2组的组内对比TP、ALB、Hb数值均较干预前升高（P < 0.001）；组间对比干预后的TP、ALB、Hb数值，观察组明显高于对照组，差异性有统计学意义（P < 0.05），见表5。
表 5 2组干预前后总蛋白实验室指标比较[M（P25，P75），g/L]（1）Table 5. Comparison of TP laboratory indicators before and after intervention in the two groups[M（P25，P75），g/L]（1）组别 干预前 干预后 Z P 观察组（n=56）
对照组（n=53）
Z
P51.8（50.15，52.78）
51.30（50.30，52.95）
−0.274
0.78464.15（62.53，66.75）**
62.30（59.30，64.10）
−4.112
<0.001**−6.510
−6.334<0.001**
<0.001**与干预后对照组比较，**P < 0.001。 2.4 日常生活能力比较
2组的组内对比Barthel 指数均较干预前升高（P < 0.001）；组间对比干预后的Barthel 指数，观察组明显高于对照组，差异有统计学意义（P < 0.05），见表6。
表 6 2组干预前后日常生活能力评分（Barthel 指数）比较[M（P25，P75）%]Table 6. Comparison of daily living ability scores before and after intervention in the two groups（Barthel Index）[M（P25，P75）%]组别 干预前 干预后 Z P 观察组（n=56）
对照组（n=53）
Z
P60.00（50.00，60.00）
60.00（55.00，60.00）
−0.577
0.56475.00（70.00，80.00）*
70.00（62.50，75.00）
−1.990
0.047*−6.566
−6.388<0.001**
<0.001**与干预后对照组比较，**P < 0.001。 表 5 2组干预前后白蛋白实验室指标比较[（$\bar x \pm s $），g/L]（2）Table 5. Comparison of ALB laboratory indicators before and after intervention in the two groups[（$\bar x \pm s $），g/L]（2）组别 干预前 干预后 t P 观察组（n=56）
对照组（n=53）
t
P30.06 ± 2.07
29.84 ± 2.26
0.529
0.59837.02 ± 1.57*
36.24 ± 2.42
2.007
0.047*−20.055
−14.065<0.001**
<0.001**与干预后对照组比较，**P < 0.001。 表 5 2组干预前后血红蛋白实验室指标比较[M（P25，P75），g/L]（3）Table 5. Comparison of Hb laboratory indicators before and after intervention in the two groups[M（P25，P75），g/L]（3）组别 干预前 干预后 Z P 观察组（n=56）
对照组（n=53）
Z
P99.00（95.00，104.75）
98.00（95.00，107.50）
−0.793
0.428115.00（110.00，119.75）*
110.0（106.00，118.00）
−2.205
0.027*−6.455
−6.341<0.001**
<0.001**与干预后对照组比较，**P < 0.001。 2.5 2组患者干预前后日常生活能力比较
观察组及对照组干预前后，2个组都提升了Barthel指数评分，观察组改善程度更优于对照组（P < 0.05），见表6。
3. 讨论
3.1 老年共病现状
我国老龄化进程加速，老年人多器官功能下降，容易发生多病共存[8]，同时伴多个老年综合征，其中营养不良较为普遍。住院老年患者易发生营养不良，但未引起足够关注[9]。可能因为重心放在处理共病，而忽视了营养不良及代谢障碍的发生[10−11]。共病与营养不良相互影响，增添了诊疗复杂性、失能风险等不良结局的发生率。国内某个以20万超过60周岁老年人为对象开展的调查研究显示，慢性病具有超过80%的患病率（按照国内人口数量来计算约一亿八千人），大于30%的超过65周岁的老年人都存在共病。从广东省的统计数据来看，超过65周岁人群具有近50%的共病发生率；从上海社区的统计数据来看，老年人具有大于70%的共病比例[12]；某项涉及到全球范围内近200个研究结果显示，虽然共病发生率容易受健康问题数量统计纳入所影响，但超过74周岁的老年群体仍然存在67%的的共病发生率[13]。
3.2 老年人营养不良现状
老年营养不良患病率受伴随疾病，评估工具、不同环境等影响，致使营养不良的患病率统计数据波动较大。根据GLIM标准运用不同筛查工具评估某医院年龄≥70岁营养不良发生率在25.4%～32.6%[14]。社区老年患者营养不良发生率也不容忽视，国内养老和健康追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study，CHARLS）结果表明，在我国社区的老年人中，营养不良的发生率为12.6%[15]。
3.3 老年共病与营养不良的关系及干预策略
3.3.1 老年共病与营养不良的关系
近年来老年共病伴营养不良受到越来越多学者关注，以疾病简单叠加的传统干预方法无法满足老年共病伴营养不良的诊疗需求。以人为整体，通过常规开展CGA、GIT服务，及时发现潜在问题，明确医疗需求，提供分层管理，制定高效、合理、多维度的共病及营养不良的干预策略。
3.3.2 糖尿病
DM在我国患病率已高达11.2%，在老年人群中更高，加上糖尿病前期人群，我国总患病人数可能超过4亿[16]。DM容易导致代谢紊乱，影响营养物质吸收和利用，其次老年患者控制血糖，又缺乏合理膳食知识，易导致营养不良，而营养不良发生易出现胰岛素利用下降、胰岛素抵抗、免疫力降低，易发生糖尿病并发症。
3.3.3 COPD
COPD目前高居我国死因顺位第3位，是导致居民死亡的重要原因[17]。营养不良是COPD急性加重，再次住院率和死亡率升高的独立危险因素。COPD慢性炎症性疾病，热量消耗大、进食量下降，易出现营养不良，而长期营养不良会降低机体免疫力及呼吸肌功能，导致肺功能下降。
3.3.4 CHF
根据《中国心血管健康与疾病报2020概要》作出的预测，国内心力衰竭具有890万的患病人数，至2018年，我国心血管病的死亡率仍占据首位[18]。慢性心衰会导致各器官功能下降，其中消化、吸收功能减低，再加上限盐、限液，导致食物选择局限，上述原因导致心衰患者容易发生营养不良。心衰属于1个由多因素介入的复杂临床综合征，营养不良风险在其产生和发展当中充当着重要角色，特别是摄入不足或者营养缺乏，借助免疫、炎症、神经激素的异常调节对心衰进展产生影响[19−20]。
3.4 老年多学科团队服务在共病伴营养不良老年患者管理中的必要性
对于老年共病患者往往面临更大的营养风险，评估共病及营养不良，并规范管理，对改善老年患者临床结局至关重要[21]。故本研究采集109例老年共病伴营养不良患者资料，分析GIT服务与传统疾病诊疗服务对老年共病伴营养不良的干预效果差别，为老年共病伴营养不良的患者提供有效管理方案。
本研究结果显示，3个月干预后观察组及对照组进行组内前后对比，共病及营养状况均有改善、生活质量均有提高。观察组患者实施GIT服务，血糖、AECOPD再发人数、CHF急性加重人数控制情况均优于对照组；观察组营养评估指标Hb、ALB、TP也明显优于对照组；观察组比对照组具有更高的Barthel指数评分。
共病伴营养不良，不仅威胁老年患者的身体健康，而且降低生活质量。老年共病与营养不良的关系是相互影响、相互促进，易导致患者发生更差的临床结局。GIT服务针对患者共病、营养不良等健康问题制定个性化、综合性干预方案，使老年患者共病及营养不良获得有效改善。
3.5 研究老年共病伴营养不良管理面临的难点
因为老年共病的多样性和复杂性，观察组与对照组入组挑选、干预对象选定、结局观察指标选取、干预方法制定等方面有所不同，致使不同研究项目之间存在较大差异，给研究结果分析造成影响[22]。临床研究普遍存在的情况是，缺少确切证据能够对共病管理实效进行佐证[23]。因缺少足够的研究证据，世界范围内已有的共病管理指南在制定时往往基于专家共识，因系统评价汇总对8个关于共病的指南中总计250条推荐建议进行了汇总，将不同指南里涉及到五大方面的内容展开了全面解读[24]：（1）找出目标人群；（2）健康问题和治疗的影响评价；（3）将患者意愿添加到既定目标里；（4）开展个体化管理；（5）进行随访和监测。
尽管与共病有关的研究存在一定差异，不过对老年共病管理展开评价却采用同样的结局指标，涉及到关于健康的医疗花费、日常生活质量、患方评价等诸多方面[25]。本研究仅讨论共病伴营养不良干预后健康状况及生活质量改善情况，不涉及医疗花费等问题。共病及营养不良有效改善，最终体现在生活质量提高，因此尽早GIT干预，使共病及营养不良老年患者生活质量改善更佳。
综上所述，基于CGA的GIT服务模式能够整合多个学科诊疗方案，为共病伴营养不良的老年患者提供全面个性化的干预策略。患者疾病、营养不良及生活质量得到有效改善。因此老年患者的管理，需要坚持“以人为整体的原则”，采用老年多学科团队协同服务是老年共病伴营养不良管理的最优选择，并值得积极推广。
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图 1 LAMP反应原理示意图[15]
Figure 1. Schematic diagram of loop-mediated isothermal amplification
表 1 常见食源性病原菌的主要食品传播介质及临床症状
Table 1. The main food transmission medium and clinical symptoms of common foodborne pathogens
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表 2 LAMP、RCA及RPA 3种检测技术的比较
Table 2. A Comparison of three detection technologies: LAMP，RCA，and RPA
LAMP RCA RPA 聚合酶 Bst DNA聚合酶 phi29 DNA聚合酶 Bsu DNA聚合酶 扩增温度（℃） 60～65 37～65 37～40 引物数量（条） 4～6 1～2引物和PLP 2 目标基因长度（bp） <300 < 1700 <500 反应时间（min） <60 <150 20～40
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表 3 食源性病原菌检测方法比较
Table 3. Comparison of detection methods for foodborne pathogens
检测方法 检测原理 优点 缺点 传统培养 根据病原菌的生长特性进行增菌、
培养、分离、纯化可培养分离得微生物 ①耗时、操作繁琐
②灵敏度低mPCR 加入2对以上引物，同时扩增多个目标基因 ①灵敏度和特异度好
②可同时检测多个微生物群①引物设计较为复杂
②可能产生引物二聚体qPCR 使用荧光染料或探针可定量监测反应中
PCR产物①高通量、自动化
②较普通PCR污染风险更低
③可实时进行定量分析①需要复杂的仪器设备
②不适合快速检测RT PCR 通过RNA创建互补DNA，对互补DNA进行定量 ①可进行定量分析
②可检测活的微生物①若mRNA降解则引起假阴性
②操作复杂，费用较高LAMP 根据目标基因的6个区域设计4种特异引物，
用Bst DNA聚合酶完成扩增①产物产量高
②不需复杂的热循环仪器
③可视化观察检测结果①LAMP产物不易降解
②可视化观察存在主观性
③凝胶电泳不能识别条带大小
④限制靶DNA长度<300 bpsRPA 重组酶、聚合酶参与 反应温度低、反应快速 引物设计难度高 CRISPR-Cas 基因编辑 高效的基因编辑技术 ①载体功能受病原菌基因大小限制
②引物设计范围小ELISA 抗原、抗体特异性结合 ①自动化，灵敏度和特异度好
②可一次处理大量样品仪器设备、操作复杂 代谢组学 基于代谢特征鉴定代谢产物 可对微生物进行定量 ①生物体代谢变化快，稳定性差
②数据分析专业性强传感器/
基因芯片物理、化学信号转换生物信息/核酸杂交 ①高通量、自动化
②灵敏度特异度高设备复杂
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[1] Ribot E M,Hise K B. Future challenges for tracking foodborne diseases: Pulsenet,a 20-year-old US surveillance system for foodborne diseases,is expanding both globally and technologically[J]. Embo Rep,2016,17(11):1499-1505. doi: 10.15252/embr.201643128 [2] European Food Safety Authority, European Centre for Disease Prevention and Control. The European union one health 2021 zoonoses report[J]. Efsa J,2022,20(12):e07666. [3] Khalil I A,Troeger C,Blacker B F,et al. Morbidity and mortality due to shigella and enterotoxigenic Escherichia coli diarrhoea: The global burden of disease study 1990-2016[J]. Lancet Infect Dis,2018,18(11):1229-1240. doi: 10.1016/S1473-3099(18)30475-4 [4] Denamur E,Clermont O,Bonacorsi S,et al. The population genetics of pathogenic Escherichia coli[J]. Nat Rev Microbiol,2021,19(1):37-54. doi: 10.1038/s41579-020-0416-x [5] 田牧雨,张一敏,董鹏程,等. 沙门氏菌和单增李斯特菌诱导性耐酸响应机制的研究进展[J]. 食品科学,2019,40(5):316-322. [6] Qi X L,Wang H X,Bu S R,et al. Incidence rates and clinical symptoms of Salmonella,Vibrio parahaemolyticus,and Shigella infections in China,1998-2013[J]. J Infect Dev Ctries,2016,10(2):127-133. doi: 10.3855/jidc.6835 [7] Tong S Y,Davis J S,Eichenberger E,et al. Staphylococcus aureus infections: Epidemiology,pathophysiology,clinical manifestations,and management[J]. Clin Microbiol Rev,2015,28(3):603-661. doi: 10.1128/CMR.00134-14 [8] Boukharouba A,Gonzalez A,Garcia-ferrus M,et al. Simultaneous detection of four main foodborne pathogens in ready-to-eat food by using a simple and rapid multiplex PCR (mPCR) assay[J]. Int J Environ Res Public Health,2022,19(3):1031. doi: 10.3390/ijerph19031031 [9] Feng Y,Yau H,Chen S,et al. Rapid detection of Hypervirulent serovar 4h Listeria monocytogenes by multiplex PCR[J]. Front Microbiol,2020,11(6):1309. [10] Fusco V,Quero G M,Morea M,et al. Rapid and reliable identification of Staphylococcus aureus harbouring the enterotoxin gene cluster (egc) and quantitative detection in raw milk by real time PCR[J]. Int J Food Microbiol,2011,144(3):528-537. doi: 10.1016/j.ijfoodmicro.2010.11.016 [11] Hu Q,Lyu D,Shi X,et al. A modified molecular beacons-based multiplex real-time PCR assay for simultaneous detection of eight foodborne pathogens in a single reaction and its application[J]. Foodborne Pathog Dis,2014,11(3):207-214. doi: 10.1089/fpd.2013.1607 [12] Chen M,Lan X,Zhu L,et al. PCR mediated nucleic acid molecular recognition technology for detection of viable and dead foodborne pathogens[J]. Foods,2022,11(17):2675. doi: 10.3390/foods11172675 [13] Đermic D,Ljubic S,Matulic M,et al. Reverse transcription-quantitative PCR (RT-qPCR) without the need for prior removal of DNA[J]. Sci Rep,2023,13(1):11470. doi: 10.1038/s41598-023-38383-4 [14] Silva S,Pardee K,Pena L. Loop-mediated isothermal amplification (LAMP) for the diagnosis of Zika virus: A review[J]. Viruses,2019,12(1):19. doi: 10.3390/v12010019 [15] Wong Y P,Othman S,Lau Y L,et al. Loop-mediated isothermal amplification (LAMP): A versatile technique for detection of micro-organisms[J]. J Appl Microbiol,2018,124(3):626-643. doi: 10.1111/jam.13647 [16] Soroka M,Wasowicz B,Rymasezwska A. Loop-mediated isothermal amplification (LAMP): The better sibling of PCR[J]. Cells,2021,10(8):1931. doi: 10.3390/cells10081931 [17] Parida M,Sannarangaiah S,Dash P K,et al. Loop mediated isothermal amplification (LAMP): A new generation of innovative gene amplification technique; perspectives in clinical diagnosis of infectious diseases[J]. Rev Med Virol,2008,18(6):407-421. doi: 10.1002/rmv.593 [18] Stratakos A C,Linton M,Millington S,et al. A loop-mediated isothermal amplification method for rapid direct detection and differentiation of nonpathogenic and verocytotoxigenic Escherichia coli in beef and bovine faeces[J]. J Appl Microbiol,2017,122(3):817-828. doi: 10.1111/jam.13381 [19] Abdullah J,saffie N,Sjasri F A,et al. Rapid detection of salmonella typhi by loop-mediated isothermal amplification (LAMP) method[J]. Braz J Microbiol,2014,45(4):1385-1391. doi: 10.1590/S1517-83822014000400032 [20] Wu C,Zeng Y,He Y. Rapid visualization and detection of Staphylococcus aureus based on loop-mediated isothermal amplification[J]. World J Microbiol Biotechnol,2021,37(12):209. doi: 10.1007/s11274-021-03178-0 [21] Asadi R,Mollasalehi H. The mechanism and improvements to the isothermal amplification of nucleic acids,at a glance[J]. Anal Biochem,2021,62(631):114260. doi: 10.1016/j.ab.2021.114260 [22] 苑宁,张蕴哲,张海娟,等. 可视化跨越式滚环扩增技术检测食品中单核细胞增生李斯特氏菌[J]. 食品科学,2021,42(16):239-245. doi: 10.7506/spkx1002-6630-20200130-290 [23] 董晶,徐慧,郭威,等. 实时荧光跨越式滚环等温扩增结合PMA检测虾产品中的活副溶血性弧菌[J]. 食品科学,2021,42(24):289-295. doi: 10.7506/spkx1002-6630-20200927-329 [24] 李达容. 水产品中副溶血性弧菌和霍乱弧菌RAA-LFD快速检测方法的建立与应用研究[D]. 上海: 上海海洋大学,2022. [25] Wang X,Xiong E,Tian T,et al. Clustered regularly interspaced short palindromic repeats/Cas9-mediated lateral flow nucleic acid assay[J]. ACS Nano,2020,14(2):2497-2508. doi: 10.1021/acsnano.0c00022 [26] Huang M,Zhou X,Wang H,et al. Clustered regularly interspaced short palindromic repeats/Cas9 triggered isothermal amplification for site-specific nucleic acid detection[J]. Anal Chem,2018,90(3):2193-2200. doi: 10.1021/acs.analchem.7b04542 [27] Guk K,Keem J O,Hwang S G,et al. A facile,rapid and sensitive detection of MRSA using a CRISPR-mediated DNA FISH method,antibody-like dCas9/sgRNA complex[J]. Biosens Bioelectron,2017,95(9):67-71. [28] Jiang H J,Tan R,Jin M,et al. Visual detection of vibrio parahaemolyticus using combined CRISPR/Cas12a and recombinase polymerase amplification[J]. Biomed Environ Sci,2022,35(6):518-527. [29] Li F,Ye Q,Chen M,et al. Cas12aFDet: A CRISPR/Cas12a-based fluorescence platform for sensitive and specific detection of Listeria monocytogenes serotype 4c[J]. Anal Chim Acta,2021,75(1151):338248. [30] Shin H H,Hwang B H,Cha H J. Multiplex 16S rRNA-derived geno-biochip for detection of 16 bacterial pathogens from contaminated foods[J]. Biotechnol J,2016,11(11):1405-1414. doi: 10.1002/biot.201600043 [31] Sarengaowa,Hu W,Feng K,et al. An in situ-synthesized gene chip for the detection of food-borne pathogens on fresh-cut cantaloupe and lettuce[J]. Front Microbiol,2019,10(2):3089. [32] Pang B,Zhao C,Li L,et al. Development of a low-cost paper-based ELISA method for rapid Escherichia coli O157: H7 detection[J]. Anal Biochem,2018,59(542):58-62. [33] Lv X,Huang Y,Liu D,et al. Multicolor and ultrasensitive enzyme-linked immunosorbent assay based on the fluorescence hybrid chain reaction for simultaneous detection of pathogens[J]. J Agric Food Chem,2019,67(33):9390-9398. doi: 10.1021/acs.jafc.9b03414 [34] Niu K,Zheng X,Huang C,et al. A colloidal gold nanoparticle-based immunochromatographic test strip for rapid and convenient detection of Staphylococcus aureus[J]. J Nanosci Nanotechnol,2014,14(7):5151-5156. doi: 10.1166/jnn.2014.8703 [35] Zhou J,Zhang C,Zhang X,et al. Immunomagnetic separation-based nanogold enhanced surface plasmon resonance and colloidal gold test strips for rapid detection of Vibrio parahaemolyticus[J]. Arch Microbiol,2020,202(5):1025-1033. doi: 10.1007/s00203-020-01808-z [36] 王毳,闫磊,曾庆祝. 沙门氏菌的检测技术与方法[J]. 现代食品科技,2007,23(5):82-85,75. [37] Ramarao N,Tran S L,Marin M,et al. Advanced methods for detection of bacillus cereus and its pathogenic factors[J]. Sensors (Basel),2020,20(9):2667. doi: 10.3390/s20092667 [38] Xu Z,Wang J,Jia Z,et al. A microfluidic chip-based multivalent DNA walker amplification biosensor for the simultaneous detection of multiple food-borne pathogens[J]. Analyst,2023,148(5):1093-1101. doi: 10.1039/D2AN01941H -
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