Mechanism of Action of Electrospun Chitosan-Based Nanofibers against Meat Spoilage and Pathogenic Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the antibacterial mechanism of action of electrospun chitosan-based nanofibers (CNFs), against Escherichia coli, Salmonella enterica serovar Typhimurium, Staphylococcus aureus and Listeria innocua, bacteria frequently involved in food contamination and spoilage. CNFs were prepared by electrospinning of chitosan and poly(ethylene oxide) (PEO) blends. The in vitro antibacterial activity of CNFs was evaluated and the susceptibility/resistance of the selected bacteria toward CNFs was examined. Strain susceptibility was evaluated in terms of bacterial type, cell surface hydrophobicity, and charge density, as well as pathogenicity. The efficiency of CNFs on the preservation and shelf life extension of fresh red meat was also assessed. Our results demonstrate that the antibacterial action of CNFs depends on the protonation of their amino groups, regardless of bacterial type and their mechanism of action was bactericidal rather than bacteriostatic. Results also indicate that bacterial susceptibility was not Gram-dependent but strain-dependent, with non-virulent bacteria showing higher susceptibility at a reduction rate of 99.9%. The susceptibility order was: E. coli > L. innocua > S. aureus > S. Typhimurium. Finally, an extension of one week of the shelf life of fresh meat was successfully achieved. These results are promising and of great utility for the potential use of CNFs as bioactive food packaging materials in the food industry, and more specifically in meat quality preservation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».