Biofouling of ultrafiltration membrane by dairy fluids: Characterization of pioneer colonizer bacteria using a DNA metabarcoding approach
Notice bibliographique
Résumé
Biofouling of filtration membranes is a major quality and performance issue for the dairy industry. Because biofilms that survive cleaning cycles become resistant over time, prevention strategies limiting the adhesion of bacteria to membranes should be prioritized for sustainable control of biofouling. However, this cannot be achieved because the pioneer bacteria colonizing these membranes are still unknown. Consequently, the objective of this study was to characterize pioneer bacteria on the filtration membrane surface and to measure the effect of filtration operational parameters on their diversity. Thus, milk and cheese whey were filtered for 5 h in concentration mode at 10 and 40°C using a laboratory-scale crossflow filtration system equipped with flat-sheet ultrafiltration membranes. Pioneer colonizer bacteria found on membranes after a chlorinated alkaline cleaning cycle were identified using a metabarcoding approach targeting the 16S ribosomal RNA genes. Our results suggested that prevention strategies targeting biofouling should consider the nature of the filtered fluid and the feed temperature (36.15 and 5.09% of the variances observed on membranes, respectively), as well as the microbial environment of the dairy processing plant. In the future, it is hypothesized that cleaning prevention strategies will be specific to each dairy processor and their operational parameters.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».