Bactericidal Effects of Natural Tenderizing Enzymes on Escherichia Coli and Listeria monocytogenes
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the antimicrobial activity of proteolytic, meat-tenderizing enzymes (papain and bromelain) against E. coli and L. monocytogenes at three different temperatures (5, 25 and 35°C). Two overnight cultures of E. coli JM109 and L. monocytogenes were separately suspended in 1% peptone water and exposed to a proteolytic enzyme (papain or bromelain) at three different temperatures. Bromelain concentrations (4 mg/ml) and (1 mg/ml) tested at 25°C against E. coli and L. monocytogenes, respectively, were the most effective concentrations tested reducing populations by 3.37 and 5.7 log CFU/ml after 48 h, respectively. Papain levels of (0.0625 mg/ml) and (0.5 mg/ml) were the most effective concentration tested at 25°C against E. coli and L. monocytogenes, respectively, reducing populations by 4.94 and 6.58log CFU/ml after 48h, respectively. Interestingly, the lower papain concentration tested (0.0625 mg/ml) was more effective than the higher concentration (0.5 mg/ml) against E. coli at all three temperatures. As expected, the temperature was directly related to enzyme efficacy against both E. coli and L. monocytogenes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».