EVALUATION OF BIOCONVERSION CONDITIONS ON REUTERIN PRODUCTION USING RESPONSE SURFACE METHODOLOGY AND LISTERIA MONOCYTOGENES AS TARGET BACTERIA
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate the effect of bioconversion conditions on reuterin production by Lactobacillus reuteri using response surface methodology (RSM). A central composite design consisted of three independent factors at 5 levels: concentration of Lactococcus reuteri (log CFU/ml), glycerol concentration (mM), and incubation time (h) was set up and consisted of 18 experimental runs. The dependant factor was the relative reuterin concentration expressed through its antibacterial activity (Units reuterin per ml, U/ml) against L. monocytogenes using microbroth dilution assay. A polynomial equation for prediction of reuterin production (U/ml) produced by L. reuteri was created based on obtained data. Results showed that incubation time, bacterial and glycerol concentrations had linear positive effects on reuterin production. The quadratic effect of incubation time had negative effect on reuterin production in which at a fixed bacterial concentration of L. reuteri, a longer incubation time with low concentration of glycerol will cause the reduction in relative reuterin concentration. It was found that approximately 450 U/ml can be produced by L. reuteri with glycerol concentration ranging from 320 to 340 mM mM, L. reuteri concentration of 9.4 log CFU/ml and 2 h of incubation. Results demonstrated that applying suitable conditions for glycerol bioconversion into reuterin by L. reuteri, a high relative reuterin concentration could be obtained and used for food preservation against L. monocytogenes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».