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Enregistrement W2507711139 · doi:10.1111/1750-3841.13382

Survival and Reduction of Shiga Toxin‐Producing <i>Escherichia coli</i> in a Fresh Cold‐Pressed Juice Treated with Antimicrobial Plant Extracts

2016· article· en· W2507711139 sur OpenAlexaff
Shaimaa Hatab, Renata Athanasio, Richard A. Holley, Argenis Rodas‐González, Claudia Narváez‐Bravo

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialFood scienceBroth microdilutionSAGEMinimum inhibitory concentrationEscherichia coliChemistryMinimum bactericidal concentrationMicrobiologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to evaluate the survival of 7 Shiga-toxigenic Escherichia coli (STEC) in fresh cold-pressed juice and the antimicrobial efficacy of 4 essential oils (EO: achillea, rosemary, sage, and thyme). The minimum inhibitory concentration (MIC) and minimum bactericidal concentration (MBC) of each EO was determined using microdilution assays evaluated at pH levels 4 and 7; as well as at 4 and 25 °C; daily for up to 5 d. Results indicated that 5 of 7 serotypes survived well in cold-pressed raw juice for at least 4 d at 4 °C and pH 3.5 with no significant (P > 0.05) reduction in viability. The EO showed varying degrees of antimicrobial activity against the 7 STEC. The MIC and MBCs were lowest for thyme (2 μg/L) and highest for sage (15 to 25 μg/L). The antimicrobial activity was enhanced at low pH and temperature. Data showed that although the top 7 STEC could survive low pH and temperature in vitro and in cold-pressed juices, EO, especially from thyme and rosemary, reduced STEC to an undetectable level at 4 °C, suggesting that they could be used as natural antimicrobials in juice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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