Monitoring the Bacterial and Fungal Biota of Eleven Tobacco Grades Stored at Three Different Locations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tobacco as many other plants has its own microbiota. There are very few studies determining the evolution of this microbiota during tobacco storage, which may affect the quality of tobacco. Polymerase chain reaction (PCR) combined with denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) were used to determine changes in the microbiota of tobacco during the aging of eleven different tobacco grades stored at three different locations for twelve months. The microbial fraction of these tobacco grades was extracted, and the bacterial 16S and the fungal 18S ribosomal RNA gene (rDNA) sequences were PCR amplified before being segregated by DGGE. The bacterial complexity of the tobacco grades was represented by DGGE migrating banding profiles that varied between 20 and 30 bands. Some variations in the banding profiles were observed between the tobacco grades, but overall no substantial changes occurred in the bacterial population of the different grades during their storage at different locations. Most of the fungal DGGE profiles were identical and had only one dominating band related to the genus Aspergillus. Bacterial and fungal isolates were also derived from the microbial fractions of the tobacco, and part of their respective 16S and 18S rDNA sequences were determined. Bacterial isolates belonged to Bacillales and gamma Protobacteria. Fungal isolates belonged to the genus Aspergillus. Our results showed that the bacterial and fungal biota of tobacco are relatively stable throughout 12 months storage time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».