Changes in the Composition of the Bacterial Flora on Tray‐Packaged Pork during Chilled Storage Analyzed by PCR‐DGGE and Real‐Time PCR
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a polymerase chain reaction (PCR)-denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) was used to investigate the changes in the composition of the bacterial population of tray-packaged pork during chilled storage. Relative quantitative real-time PCR was further used to evaluate the predominant spoilage bacteria obtained from DGGE analysis for their relative amount to the total bacteria in meat samples. DGGE analysis of the V3 and V6-V8 regions of the 16S rRNA gene showed that Pseudomonas were the predominant bacterial species at the end of the monitoring period. Real-time PCR expressed as the ΔΔC(T) method showed that the average 2(-ΔΔC)(T) values increased continually during the storage period from less than 0.001 at day 0 to 4.438 at the end of the monitoring, which indicated that the proportions of Pseudomonas within the total bacteria in meat samples increased. Both methods confirmed that Pseudomonas was the predominant spoilage bacteria. Practical Application: This study uses new techniques to identify bacteria in fresh retail pork and to follow changes in the bacterial population during 12 d refrigerated storage. Pseudomonads were found to increase with storage time, becoming the dominant flora after 12 d.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».