Comparison of microbial diversity of edible flowers and basil grown with organic versus conventional methods
Notice bibliographique
Résumé
The consumption and use of edible flowers as food is growing; however, no study has been conducted to evaluate their role in the cause of food-borne illness or in food safety. Recent food-borne outbreaks traced to fresh herbs have raised concern about their processing and handling. Basil, one of the most commonly used fresh herbs, has been identified as a source of food-borne illness. Baseline assessments of microflora were performed, and the microbial diversity between growing methods (organic vs. conventional) was compared. DNA sequencing was used to identify the microbial flora present on fresh edible flower and basil samples. The most predominant species identified were Enterobacter hormaechei (10%), Acinetobacter calcoaceticus (10%), Enterobacter ludwigii (10%), Enterobacter asburiae (6%), and Enterobacter cowanii (6%). Pseudomonas aeruginosa (6%), Salmonella enterica (6%), and Bacillus amyloliquefaciens (2%) were also isolated. Phylogenetic analysis showed that most species of isolated bacteria belonged to the phyla Gammaproteobacteria (81.2%) and Firmicutes (18.8%). Statistical analysis, diversity index for species richness, and lineage-per-time plots showed that for basil, organically grown samples had a higher microbial diversity than conventionally grown samples. Edible flowers and basil are often grown using organic methods and are commonly consumed raw without any washing or cooking, to preserve aesthetic value, but these practices may pose a potential risk for food-borne illness. The baseline assessment, together with phylogenetic and statistical analyses, indicated possible microbial contamination in edible flowers and basil. The use of statistical estimation of molecular diversity based on the 16S rRNA sequences and lineage-per-time plots with phylogenetic analysis well served as a means for comparing microbial diversity in food samples between the growing methods (organic vs. conventional).
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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) | 0,001 | 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 ».