Surface microbial consortia from Livarot, a French smear-ripened cheese
Notice bibliographique
Résumé
The surface microflora (902 isolates) of Livarot cheeses from three dairies was investigated during ripening. Yeasts were mainly identified by Fourier transform infrared spectroscopy. Geotrichum candidum was the dominating yeast among 10 species. Bacteria were identified using Biotype 100 strips, dereplicated by repetitive extragenic palindromic PCR (rep-PCR); 156 representative strains were identified by either BOX-PCR or (GTG)(5)-PCR, and when appropriate by 16S rDNA sequencing and SDS-PAGE analysis. Gram-positive bacteria accounted for 65% of the isolates and were mainly assigned to the genera Arthrobacter , Brevibacterium , Corynebacterium , and Staphylococcus . New taxa related to the genera Agrococcus and Leucobacter were found. Yeast and Gram-positive bacteria strains deliberately added as smearing agents were sometimes undetected during ripening. Thirty-two percent of the isolates were Gram-negative bacteria, which showed a high level of diversity and mainly included members of the genera Alcaligenes , Hafnia , Proteus , Pseudomonas , and Psychrobacter . Whatever the milk used (pasteurized or unpasteurized), similar levels of biodiversity were observed in the three dairies, all of which had efficient cleaning procedures and good manufacturing practices. It appears that some of the Gram-negative bacteria identified should now be regarded as potentially useful in some cheese technologies. The assessment of their positive versus negative role should be objectively examined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».