Multiple-Locus Variable-Number of Tandem-Repeats Analysis as Subtyping Technique for Food-Borne Pathogens

Autor: Andrea Mariel Sanso, Ana Victoria Bustamante
Přispěvatelé: Alina Maria Holban, Alexandru Mihai Grumezescu
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Microbial Contamination and Food Degradation: Handbook of Food Bioengineering Series
DOI: 10.1016/b978-0-12-811515-2.00014-7
Popis: Multiple-locus variable-number of tandem-repeats analysis (MLVA) has emerged as a valuable method for subtyping foodborne pathogens and has been adopted in many countries as a critical component of their laboratory-based surveillance. MLVA can be used effectively for tracing outbreaks or other forms of bacterial dissemination and differentiate strains. In this chapter, we summarize most of the available MLVA protocols for diverse food poisoning bacteria, principally Salmonella and Clostridium species, Escherichia coli 0157:H7 and non-O157:H7, Staphylococcus aureus and Listeria monocytogenes, and provide examples of their applications. We also evaluate MLVA advantages and limitations and, in some cases, compare MLVA results with those obtained from pulsed field gel electrophoresis (PFGE). Fil: Bustamante, Ana Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina Fil: Sanso, Andrea Mariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Databáze: OpenAIRE