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Enregistrement W2108822788 · doi:10.3389/fmicb.2012.00350

Assessment of Probiotic Viability during Cheddar Cheese Manufacture and Ripening Using Propidium Monoazide-PCR Quantification

2012· article· en· W2108822788 sur OpenAlexafffund
Émilie Desfossés-Foucault, Véronique Dussault-Lepage, Clémentine Le Boucher, Patricia Savard, Gisèle LaPointe, Denis Roy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNovalaitMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésPropidium monoazideRipeningFood scienceProbioticBiologyCheese ripeningReal-time polymerase chain reactionChemistryBacteriaBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of a suitable food carrier such as cheese could significantly enhance probiotic viability during storage. The main goal of this study was to assess viability of commercial probiotic strains during Cheddar cheesemaking and ripening (4-6 months) by comparing the efficiency of microbiological and molecular approaches. Molecular methods such as quantitative PCR (qPCR) allow bacterial quantification, and DNA-blocking molecules such as propidium monoazide (PMA) select only the living cells' DNA. Cheese samples were manufactured with a lactococci starter and with one of three probiotic strains (Bifidobacterium animalis subsp. lactis BB-12, Lactobacillus rhamnosus RO011, or Lactobacillus helveticus RO052) or a mixed culture containing B. animalis subsp. lactis BB-12 and L. helveticus RO052 (MC1), both lactobacilli strains (MC2), or all three strains (MC3). DNA extractions were then carried out on PMA-treated and non-treated cell pellets in order to assess PMA treatment efficiency, followed by quantification using the 16S rRNA gene, the elongation factor Tu gene (tuf) or the transaldolase gene (tal). Results with intact/dead ratios of bacteria showed that PMA-treated cheese samples had a significantly lower bacterial count than non-treated DNA samples (P < 0.005), confirming that PMA did eliminate dead bacteria from PCR quantification. For both quantification methods, the addition of probiotic strains seemed to accelerate the loss of lactococci viability in comparison to control cheese samples, especially when L. helveticus RO052 was added. Viability of all three probiotic strains was also significantly reduced in mixed culture cheese samples (P < 0.0001), B. animalis subsp. lactis BB-12 being the most sensitive to the presence of other strains. However, all probiotic strains did retain their viability (log 9 cfu/g of cheese) throughout ripening. This study was successful in monitoring living probiotic species in Cheddar cheese samples through PMA-qPCR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations72
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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