Bacteriophage cocktail significantly reduces Escherichia coli O157
Notice bibliographique
Résumé
Foods contaminated with Escherichia coli O157:H7 cause more than 63,000 foodborne illnesses in the United States every year, resulting in a significant economic impact on medical costs and product liabilities. Efforts to reduce contamination with E. coli O157:H7 have largely focused on washing, application of various antibacterial chemicals, and gamma-irradiation, each of which has practical and environmental drawbacks. A relatively recent, environmentally-friendly approach proposed for eliminating or significantly reducing E. coli O157:H7 contamination of foods is the use of lytic bacteriophages as biocontrol agents. We found that EcoShield™, a commercially available preparation composed of three lytic bacteriophages specific for E. coli O157:H7, significantly (p < 0.05) reduced the levels of the bacterium in experimentally contaminated beef by ≥ 94% and in lettuce by 87% after a five minute contact time. The reduced levels of bacteria were maintained for at least one week at refrigerated temperatures. However, the one-time application of EcoShield™ did not protect the foods from recontamination with E. coli O157:H7. Our results demonstrate that EcoShield™ is effective in significantly reducing contamination of beef and lettuce with E. coli O157:H7, but does not protect against potential later contamination due to, for example, unsanitary handling of the foods post processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».