Biodiversity of Bacterial Ecosystems in Traditional Egyptian Domiati Cheese
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial biodiversity occurring in traditional Egyptian soft Domiati cheese was studied by PCR-temporal temperature gel electrophoresis (TTGE) and PCR-denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE). Bands were identified using a reference species database (J.-C. Ogier et al., Appl. Environ. Microbiol. 70:5628-5643, 2004); de novo bands having nonidentified migration patterns were identified by DNA sequencing. Results reveal a novel bacterial profile and extensive bacterial biodiversity in Domiati cheeses, as reflected by the numerous bands present in TTGE and DGGE patterns. The dominant lactic acid bacteria (LAB) identified were as follows: Leuconostoc mesenteroides, Lactococcus garvieae, Aerococcus viridans, Lactobacillus versmoldensis, Pediococcus inopinatus, and Lactococcus lactis. Frequent non-LAB species included numerous coagulase-negative staphylococci, Vibrio spp., Kocuria rhizophila, Kocuria kristinae, Kocuria halotolerans, Arthrobacter spp./Brachybacterium tyrofermentans. This is the first time that the majority of these species has been identified in Domiati cheese. Nearly all the dominant and frequent bacterial species are salt tolerant, and several correspond to known marine bacteria. As Domiati cheese contains 5.4 to 9.5% NaCl, we suggest that these bacteria are likely to have an important role in the ripening process. This first systematic study of the microbial composition of Domiati cheeses reveals great biodiversity and evokes a role for marine bacteria in determining cheese type.
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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 ».