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Enregistrement W2099258461 · doi:10.5539/jfr.v3n3p1

Inactivation of Escherichia coli and Staphyloccocus aureus in Litchi Juice by Dimethyl Dicarbonate (DMDC) Combined With Nisin

2014· article· en· W2099258461 sur OpenAlexvenueno aff
Yuanshan Yu, Yujuan Xu, Jijun Wu, Gengsheng Xiao, Jing Wen, Yulong Chen, Yousheng Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Quality and Safety Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangdong Academy of Agricultural Sciences
Mots-clésNisinEscherichia coliChemistryStaphylococcus aureusFood scienceMicrobiologyBacteriaBiochemistryAntimicrobialBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inactivation of Gram-negative Escherichia coli and Gram-positive Staphyloccocus aureus in litchi juice by DMDC combined with nisin was individually investigated. A 1.66 log cycles reduction of E. coli and 2.03 log cycles reduction of S. aureus in litchi juice (pH 4.5) added without nisin was achieved as exposed to 150 mg/l DMDC at 30 °C for 1 h, and the inactivation rate of E. coli and S. aureus during initial 1 h was far greater than during the remaining 5 h. As exposed to 150 mg/l DMDC at 30 °C for 1 h, the inactivation of E. coli and S. aureus in the litchi juice showed a trend toward increase with increasing of nisin addition level in the range from 0 to 200 IU/ml. Moreover, DMDC and nisin exhibited a synergistic effect on the inactivation of E. coli and S. aureus in litchi juice, and the inactivation of E. coli and S. aureus in the litchi juice also depends on the temperature of litchi juice, pH value of litchi juice and DMDC concentration when treated with DMDC and nisin. In addition, E. coli showed higher resistance to nisin as comparing with S. aureus. After E. coli and S. aureus in the litchi juice of pH 4.0 were individually treated with 150 mg/l DMDC combined with 200 IU/ml nisin at 30 °C for 1 h, a complete inactivation of S. aureus (6.59 log cycles) was achieved, but only 3.52 log cycles reduction of E. coli was observed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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