MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2185785099

Mutacins and their Potential Use in Food Preservation

2007· article· en· W2185785099 sur OpenAlexaff
Guillaume Nicolas, Marilaine Mota‐Meira, Gisèle LaPointe, Marc C. Lavoie

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLantibioticsBacteriocinNisinStreptococcus mutansLactococcus lactisMicrobiologyBacteriaFood spoilageLactococcusAntimicrobialAntimicrobial peptidesBiologyChemistryLactic acid
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutacins are proteinaceous antibacterial substances produced by Streptococcus mutans, an indigenous bacterial inhabitant of the oral cavity. The metabolism of S. mutans is similar to that of lactic acid bacteria (LAB) used in fermented food. Actually, only a few wellstudied mutacins have been described. Mutacins B-Ny266, B-JH1140, I, III, and K8 are linear lantibiotics. Mutacins II and H-29B are globular lantibiotics. Mutacins GS-5/Smb and BHT-A are dipeptide lantibiotics. Mutacins N and BHT-B are non-lantibiotic peptides while mutacin IV is a non-lantibiotic dipeptide. Some of these mutacins are active against most Gram-positive foodborne pathogens. Nisin is actually the only lantibiotic bacteriocin used as a food additive and pediocin-like bacteriocins are considered to be next in line if more antibacterial proteins are to be approved in the future. However, nisin- and pediocin-resistant mutants appear relatively easily while resistant mutants against mutacins B-JH1140 and B-Ny266 could not be obtained. Mutacins thus have potential for controlling foodborne pathogens and spoilage bacteria. New methods for producing and purifying these small peptides will contribute towards developing food grade antimicrobials for use in food products. More research is needed on the applications of bacteriocins in food systems.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,170 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetProbiotics and Fermented Foods→Travaux en français237 207→