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Enregistrement W2048331427 · doi:10.1111/j.1472-765x.2008.02411.x

Genetic characterization of spoilage pseudomonads isolated from retail-displayed beef

2008· article· en· W2048331427 sur OpenAlexaff
Mueen Aslam, C. Service

Notice bibliographique

RevueLetters in Applied Microbiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRAPDBiologyFood spoilagePseudomonasPopulationFood scienceGenetic similarityMeat spoilageGenotypeBiotechnologyBacteriaGenetic diversityGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This study genetically characterized Pseudomonas isolated from beef using the random amplification of polymorphic DNA (RAPD) method and correlate predominant genotypes with spoilage changes. METHODS AND RESULTS: Pseudomonads were recovered from beef loins and steaks on days 0, 2, 4, 6, 8 and 10. A total of 309 pseudomonads were grouped into 50 RAPD types (>85% similarity). One major RAPD type contained 45% of the isolates comprising 71%, 45%, 31%, 35%, 50% and 37% of isolates from days 0, 2, 4, 6, 8 and 10, respectively, from steaks and 48% of the isolates recovered from beef loins. Nineteen RAPD types consisted of isolates that were shared between more than two sampling times, whereas the remaining 31 types were unique to one particular time. CONCLUSIONS: A genetically diverse Pseudomonas population was present on the loins and steaks at each sampling time. Although pseudomonads associated with beef loins were transferred to the steaks prepared from it, a genetically diverse Pseudomonas population emerged during the retail display. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Information about the heterogeneous nature of Pseudomonas recovered from meat would help understanding the spoilage owing to predominant strains. The meat industry can use the knowledge to develop control strategies for prevalent spoilage strains.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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