Modeling the combined effect of NaCl and pH against <i>Cronobacter</i> spp. using response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The growth response of Cronobacter spp. to different levels of NaCl and pH was investigated using response surface methodology. Brain heart infusion (BHI) broth containing 0 to 10% (w/v) NaCl at pH values of 4.5 to 8.0 was inoculated with a cocktail of 5 Cronobacter spp. The mixtures were incubated at 37°C and were sampled at intervals of 0, 2, 4, 6, 8, and 24 hr. Cronobacter spp. were recovered on tryptose soy agar and response surface methodology was employed to investigate the effect of NaCl, pH or their combination on growth and viability. At pH ≤ 5.0, the viability of Cronobacter spp.was reduced below the detection limit after 4 h. In addition, ≥6% NaCl significantly affected Cronobacter spp. growth. However, the interactive effects of pH at 5.5 and 2 to 4% NaCl reduced Cronobacter growth. The response surface analysis indicated that combining NaCl with pH would cause a significantly greater reduction in Cronobacter viability than would be caused by each factor alone. These results showed that Cronobacter may be controlled in food products by concentrations of NaCl ≤4% at pH values ≤5.5. Practical applications Cronobacter spp. have been isolated from a wide range of foods including cheese, meat, grains, herbs, spices, fermented bread, tofu, infant foods, and fermented beverages Cronobacter spp. have a remarkable ability to survive under a variety of environmental stresses including those involving low water activity (aw), acidic pH, osmotic challenge, and mild heating. In the current study, the results showed that the growth of Cronobacter in food products could be controlled by the combined effect of NaCl and pH at concentrations of NaCl ≤ 4% at pH values ≤ 5.5.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».