COMPARISON OF EXCISION, SWABBING AND RINSING SAMPLING METHODS TO DETERMINE THE MICROBIOLOGICAL QUALITY OF BROILER CARCASSES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Skin excision, swabbing with cotton wool and whole carcass rinse are three common sampling methods of poultry carcasses. The objective of this study was to compare the three different sampling methods for enumeration and monitoring of bacteria on broiler carcasses. Total viable counts, Pseudomonas spp., lactic acid bacteria , Brochothrix thermosphacta and Enterobacteriaceae recovered by each sampling method were enumerated using the pour plate technique. Rinsing and excision recovered a similar level ( P > 0.05) of the total viable counts, whereas swabbing yielded a lower level ( P < 0.05). For Pseudomonas spp., lactic acid bacteria and B. thermosphacta , rinsing recovered the highest counts, followed by excision and finally the swabbing. There was no significant difference ( P > 0.05) to detect Enterobacteriaceae by the three methods. Polymerase chain reaction–denaturing gradient gel electrophoresis (PCR‐DGGE) was used to monitor bacterial constituents. Compared with rinsing, the dice coefficient was 69.2% for excision and 32.3% for swabbing. The results revealed that great differences existed among the sensitivity of microorganism detection by the three methods, rinsing > excision > swabbing. Considering the bacterial recovery and DGGE profile, rinsing seems to be the preferable sampling method for enumeration and monitoring of bacteria on broiler carcasses whereas swabbing is poor. PRACTICAL APPLICATIONS This work compared the efficiency of three sampling methods (excision, swabbing and rinsing) to evaluate bacteria on broilers using culture‐dependent and culture‐independent methods. The results indicate that whole carcass rinse would be a preferable sampling method to monitor the bacteria on broiler carcasses, especially using the culture‐independent method.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».