Titre : Microbiologie industrielle

Microbiologie industrielle : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Single-Cell Gene Expression Analysis

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Comment identifier les micro-organismes en industrie ?

On utilise des techniques comme la culture, la PCR et le séquençage génétique.
Microbiologie industrielle Culture bactérienne
#2

Quels tests sont utilisés pour le contrôle qualité ?

Des tests microbiologiques, chimiques et physiques sont effectués pour garantir la qualité.
Contrôle qualité Tests microbiologiques
#3

Comment détecter les contaminants microbiens ?

On utilise des méthodes de détection rapide comme les tests ELISA et les milieux sélectifs.
Contaminants microbiens Tests ELISA
#4

Quelles sont les méthodes de détection des pathogènes ?

Les méthodes incluent la PCR, les cultures et les tests immunologiques spécifiques.
Pathogènes PCR
#5

Comment évaluer la viabilité des micro-organismes ?

On utilise des méthodes de coloration, de culture et des tests de respiration.
Viabilité cellulaire Culture bactérienne

Symptômes 5

#1

Quels sont les effets des micro-organismes en industrie ?

Ils peuvent provoquer des fermentations, des dégradations ou des contaminations.
Fermentation Contamination
#2

Comment les micro-organismes affectent-ils les produits ?

Ils peuvent altérer le goût, l'odeur et la texture des produits alimentaires.
Altération des aliments Micro-organismes
#3

Quels symptômes indiquent une contamination ?

Des changements de couleur, d'odeur ou de texture peuvent signaler une contamination.
Contamination Symptômes
#4

Quels sont les signes d'une fermentation indésirable ?

Des bulles, des odeurs désagréables et des changements de pH peuvent apparaître.
Fermentation Changements de pH
#5

Comment reconnaître une infection microbienne ?

Des symptômes comme la fièvre, la fatigue et des douleurs peuvent indiquer une infection.
Infection Symptômes

Prévention 5

#1

Comment prévenir la contamination en production ?

Des pratiques d'hygiène rigoureuses et des contrôles réguliers sont essentiels.
Prévention de la contamination Hygiène
#2

Quelles sont les bonnes pratiques de fabrication ?

Suivre les normes HACCP et former le personnel sont des pratiques clés.
Bonnes pratiques de fabrication HACCP
#3

Comment gérer les déchets microbiologiques ?

Les déchets doivent être stérilisés et éliminés selon les réglementations en vigueur.
Gestion des déchets Stérilisation
#4

Quels équipements sont nécessaires pour la prévention ?

Des équipements de protection individuelle et des systèmes de filtration sont recommandés.
Équipements de protection Filtration
#5

Comment former le personnel à la sécurité microbiologique ?

Des formations régulières sur les risques microbiologiques et les protocoles de sécurité sont cruciales.
Formation du personnel Sécurité microbiologique

Traitements 5

#1

Quels traitements sont utilisés contre les contaminations ?

On utilise des désinfectants, des antibiotiques et des méthodes de pasteurisation.
Désinfectants Antibiotiques
#2

Comment prévenir les infections en milieu industriel ?

Des protocoles d'hygiène stricts et des formations sont essentiels pour prévenir les infections.
Prévention des infections Hygiène
#3

Quels sont les traitements pour les produits contaminés ?

La décontamination, la pasteurisation ou l'élimination des produits peuvent être nécessaires.
Décontamination Pasteurisation
#4

Comment traiter les infections causées par des pathogènes ?

Des antibiotiques spécifiques et des traitements symptomatiques sont souvent utilisés.
Pathogènes Antibiotiques
#5

Quelles méthodes de biocontrôle existent ?

L'utilisation de micro-organismes bénéfiques pour inhiber les pathogènes est une méthode efficace.
Biocontrôle Micro-organismes bénéfiques

Complications 5

#1

Quelles complications peuvent survenir en microbiologie industrielle ?

Des contaminations croisées, des pertes de production et des problèmes de santé publique peuvent survenir.
Contaminations croisées Santé publique
#2

Comment les infections peuvent-elles affecter la production ?

Les infections peuvent entraîner des arrêts de production et des pertes économiques significatives.
Infections Pertes économiques
#3

Quels sont les risques de résistance aux antibiotiques ?

L'utilisation excessive d'antibiotiques peut conduire à des souches résistantes, compliquant les traitements.
Résistance aux antibiotiques Souches résistantes
#4

Comment les contaminations affectent-elles la sécurité alimentaire ?

Elles peuvent entraîner des rappels de produits et des risques pour la santé des consommateurs.
Sécurité alimentaire Rappels de produits
#5

Quelles sont les conséquences d'une mauvaise gestion des déchets ?

Une mauvaise gestion peut entraîner des contaminations environnementales et des risques sanitaires.
Gestion des déchets Risques sanitaires

Facteurs de risque 5

#1

Quels facteurs augmentent le risque de contamination ?

Des conditions de stockage inadéquates et un manque d'hygiène augmentent le risque.
Conditions de stockage Hygiène
#2

Comment le personnel peut-il être un facteur de risque ?

Un personnel mal formé ou négligeant les protocoles peut introduire des contaminants.
Personnel Protocoles
#3

Quels environnements favorisent la prolifération microbienne ?

Les environnements humides et chauds sont propices à la prolifération des micro-organismes.
Prolifération microbienne Environnements
#4

Comment les équipements mal entretenus augmentent-ils les risques ?

Des équipements non stérilisés ou mal entretenus peuvent devenir des sources de contamination.
Équipements Contamination
#5

Quels produits sont plus susceptibles d'être contaminés ?

Les produits alimentaires, les cosmétiques et les médicaments sont souvent à risque.
Produits alimentaires Cosmétiques
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 11/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

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3 publications dans cette catégorie

Kyoung-Ho Song

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Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, Seongnam, Republic of Korea.
  • Department of Internal Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Republic of Korea.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Eu Suk Kim

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, Seongnam, Republic of Korea.
  • Department of Internal Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Republic of Korea.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Yee Gyung Kwak

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Inje University Ilsan Paik Hospital, Goyang, Republic of Korea.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Hong Bin Kim

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Affiliations :
  • Department of Internal Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, Seongnam, Republic of Korea.
  • Department of Internal Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Republic of Korea.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Edit Urbán

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medical Microbiology and Immunology, University of Pécs Medical School, Szigeti út 12., 7624 Pécs, Hungary.
  • Institute of Translational Medicine, University of Pécs Medical School, Szigeti út 12., 7624 Pécs, Hungary.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Márió Gajdács

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Affiliations :
  • Department of Pharmacodynamics and Biopharmacy, Faculty of Pharmacy, University of Szeged, Eötvös utca 6., 6720 Szeged, Hungary.
  • Institute of Medical Microbiology, Faculty of Medicine, Semmelweis University, Nagyvárad tér 4., 1089 Budapest, Hungary.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Joaquín Bartolomé-Álvarez

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Affiliations :
  • Servicio de Microbiología, Complejo Hospitalario Universitario de Albacete, Albacete, España. Electronic address: jbartolome@sescam.jccm.es.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Verónica Solves-Ferriz

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Servicio de Microbiología, Complejo Hospitalario Universitario de Albacete, Albacete, España.
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Paola Scavone

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Affiliations :
  • Departamento de Microbiología, Instituto de Investigaciones Biológicas Clemente Estable, Montevideo, Uruguay.

Devin C Kelly

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Medicine, Infectious Disease Service, Brooke Army Military Medical Center, 3551 Roger Brooke Dr, Fort Sam Houston, TX 78234, United States; Uniformed Services University of Health Sciences 4301 Jones Bridge Rd, Bethesda, MD 20814, United States.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Julie Rizzo

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • US Army Institute of Surgical Research 3698 Chambers Pass Ste B, Fort Sam Houston, TX 78234, United States; Uniformed Services University of Health Sciences 4301 Jones Bridge Rd, Bethesda, MD 20814, United States.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Heather C Yun

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Affiliations :
  • Department of Medicine, Infectious Disease Service, Brooke Army Military Medical Center, 3551 Roger Brooke Dr, Fort Sam Houston, TX 78234, United States; Uniformed Services University of Health Sciences 4301 Jones Bridge Rd, Bethesda, MD 20814, United States.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Dana M Blyth

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Affiliations :
  • Department of Medicine, Infectious Disease Service, Brooke Army Military Medical Center, 3551 Roger Brooke Dr, Fort Sam Houston, TX 78234, United States; Uniformed Services University of Health Sciences 4301 Jones Bridge Rd, Bethesda, MD 20814, United States. Electronic address: Dana.m.blyth.mil@mail.mil.
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Vitaliy Kolotylo

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Affiliations :
  • Department of Food Biotechnology and Microbiology, Institute of Food Sciences, Warsaw University of Life Sciences - SGGW, Nowoursynowska 159 C, 02-776 Warsaw, Poland.
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Kamil Piwowarek

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Affiliations :
  • Department of Food Biotechnology and Microbiology, Institute of Food Sciences, Warsaw University of Life Sciences - SGGW, Nowoursynowska 159 C, 02-776 Warsaw, Poland.
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Marek Kieliszek

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Affiliations :
  • Department of Food Biotechnology and Microbiology, Institute of Food Sciences, Warsaw University of Life Sciences - SGGW, Nowoursynowska 159 C, 02-776 Warsaw, Poland.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Cristiano Pedroso-Roussado

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Affiliations :
  • UNIDCOM/IADE, Lisbon, Portugal.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Nidal Mohammed Omar Zabermawi

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Affiliations :
  • Department of Biological Sciences, Microbiology, Faculty of Sciences, King Abdulaziz University, Jeddah, 21589, Saudi Arabia. nzabermawi@Kau.edu.sa.
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Amani H Alyhaiby

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Affiliations :
  • Department of Biological Sciences, Microbiology, Faculty of Sciences, King Abdulaziz University, Jeddah, 21589, Saudi Arabia.
Publications dans "Microbiologie industrielle" :

Sources (10000 au total)

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scMEB: a fast and clustering-independent method for detecting differentially expressed genes in single-cell RNA-seq data.

Cell clustering is a prerequisite for identifying differentially expressed genes (DEGs) in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Obtaining a perfect clustering result is of central importance f... Here, we propose single-cell minimum enclosing ball (scMEB), a novel and fast method for detecting single-cell DEGs without prior cell clustering results. The proposed method utilizes a small part of ... We compared scMEB to two different approaches that could be used to identify DEGs without cell clustering. The investigation of 11 real datasets revealed that scMEB outperformed rival methods in terms...

Single-cell transcriptome analysis reveals the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.

The aim of this study was to reveal the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer.... Data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) and the Cancer Genome Atlas databases (TCGA). R package Seurat 4.0 was used to preprocess the downloaded single-cell sequencing data, princi... Two thousand highly variable genes were obtained after the normalization of single-cell profiles. In all, 16 principal components and 15 cell clusters were obtained. Monocytes and macrophages were the... The key genes associated with macrophage polarization, namely CD53, TGFBI, S100A4, pyruvate kinase M, LSP1, and SPP1, may be potential therapeutic targets for liver cancer....

Single-cell transcriptome analysis profiles the expression features of TMEM173 in BM cells of high-risk B-cell acute lymphoblastic leukemia.

As an essential regulator of type I interferon (IFN) response, TMEM173 participates in immune regulation and cell death induction. In recent studies, activation of TMEM173 has been regarded as a promi... Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blotting (WB) were applied to determine the mRNA and protein levels of TMEM173 in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). TMEM173 mutation status w... The mRNA and protein levels of TMEM173 were increased in PBMCs from B-ALL patients. Besides, frameshift mutation was presented in TMEM173 sequences of 2 B-ALL patients. ScRNA-seq analysis identified t... Our findings provide insights into the transcriptomic features of TMEM173 in the BM of high-risk B-ALL patients. Targeted activation of TMEM173 in specific cells might provide new therapeutic strategi...

Integrated analysis of single-cell RNA-seq and chipset data unravels PANoptosis-related genes in sepsis.

The poor prognosis of sepsis warrants the investigation of biomarkers for predicting the outcome. Several studies have indicated that PANoptosis exerts a critical role in tumor initiation and developm... We obtained Sepsis samples and scRNA-seq data from the GEO database. PANoptosis-related genes were subjected to consensus clustering and functional enrichment analysis, followed by identification of d... Unsupervised clustering analysis using 16 PANoptosis-related genes identified three subtypes of sepsis. Kaplan-Meier analysis showed significant differences in patient survival among the subtypes, wit... We developed a machine learning based Boruta algorithm for profiling PANoptosis related subgroups with in predicting survival and clinical features in the sepsis....

Integrating the characteristic genes of macrophage pseudotime analysis in single-cell RNA-seq to construct a prediction model of atherosclerosis.

Macrophages play an important role in the occurrence and development of atherosclerosis. However, few existing studies have deliberately analyzed the changes in characteristic genes in the process of ... Carotid atherosclerotic plaque single-cell RNA (scRNA) sequencing data were analyzed to define the cells involved and determine their transcriptomic characteristics. KEGG enrichment analysis, CIBERSOR... Nine cell clusters were identified. M1 macrophages, M2 macrophages, and M2/M1 macrophages were identified as three clusters within the macrophages. According to pseudotime analysis, M2/M1 macrophages ... IL1RN...