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Enregistrement W2143900983 · doi:10.5539/jfr.v2n4p37

Evaluation of antimicrobial activities of commercial herb and spice extracts against selected food-borne bacteria

2013· article· en· W2143900983 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Maria Witkowska, Dara K. Hickey, Mercedes Alonso-Gómez, Martin G. Wilkinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFood Institutional Research Measure
Mots-clésAntimicrobialFood scienceBacteriaHerbAntibacterial activityChemistryTraditional medicineBiologyMicrobiologyMedicineMedicinal herbs

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations98
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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