Evaluation of antimicrobial activities of commercial herb and spice extracts against selected food-borne bacteria
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate and compare the antimicrobial properties of extracts of thirty commercial herbs and spices commonly used in the production of ready meals. Various extracts of spices were evaluated for their antimicrobial activities against Escherichia coli, Listeria innocua, Staphylococcus aureus and Pseudomonas fluorescens using a microdilution broth method. Ethanol and hexane extracts of oregano, clove, sage, rosemary and celery showed relatively strong antimicrobial activities against all bacteria tested. In contrast, water extracts displayed little or no antimicrobial activity. Flow cytometry revealed that cell membrane structures were damaged by spice and herb active extracts, while analysis of intra- and extracellular ATP contents of bacteria indicated that an increase in extracellular ATP was partially due to intracellular leakage. Extract combinations assessed using the checkerboard method did not display synergistic effects, however, some additive effects were observed when oregano was combined with sage or rosemary against L. innocua or S. aureus. This study has demonstrated that some commercial spice extracts have antimicrobial activity against food-borne bacterial species and may be considered as potential antibacterial agents for addition to ready meals.
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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 | 0,001 | 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 ».