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Enregistrement W2734381994

4000 bactérie à - 80°c : Un trésor alimentaire.

2012· preprint· fr· W2734381994 sur OpenAlexaff
Florence Valence, Chrystelle Garreau

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2012
Typepreprint
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensWorld Federation of Science Journalists
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4 000 bactéries à -80°C: un trésor alimentaire !À Rennes, le Centre de ressources biologiques de l’Inra entretient 4000 souches de bactéries d’intérêt alimentaire à -80°C.Les énormes congélateurs (10 000€ chacun) sont ultrasécurisés : entrée contrôlée, pièce climatisée, groupes électrogènes de secours. Car ils contiennent des trésors. Ils se trouvent à l’Inra - Agrocampus Ouest, à Rennes au Centre de ressources biologiques (CRB).« Si la température remonte à -60°C, une alarme se déclenche », explique Florence Valence-Bertel. Ingénieur, elle a été recrutée en 2006 pour gérer le CRB et sa collection : des souches de bactéries d’intérêt alimentaire (BIA). Le CRB-BIA est un des cinq centres du Cirm, le Centre international de ressources microbiennes géré par l’Inra. Le Cirm est le cocoordinateur avec l’Institut Pasteur du Consortium européen de ressources microbiennes EMbaRC.Dans le pain, le saucisson, la bière« Les gens ne mesurent pas l’importance de ces microorganismes dans leur régime alimentaire, estime Florence. Pourtant, les aliments fermentés par ces microorganismes interviennent dans 30% de notre ration quotidienne. On en trouve dans le pain, les produits laitiers, le saucisson, le saumon fumé, la bière... » Or, la biodiversité des microorganismes d’intérêt alimentaire s’est appauvrie ces dernières années. « Aujourd’hui, il est de plus en plus difficile de faire un fromage au lait cru sans apporter des ferments supplémentaires dans le lait. » L’hygiène du troupeau et de l’exploitation, l’évolution des pratiques ont éliminé de nombreuses bactéries pathogènes mais aussi des bactéries utiles. D’où la valeur de la collection du CRB.4 000 souches de bactériesPour conserver près de 4 000 souches de bactéries, le CRB a choisi la cryoconservation à -80°C et la lyophilisation. L’avantage de la lyophilisation, c’est qu’elle est très bien supportée par les bactéries et qu’elle permet une très longue conservation. « Nous avons pu faire repousser une souche lyophilisée en 1961 ! » L’inconvénient, c’est le coût et la durée de l’opération. « Avec notre équipement, il nous faut une semaine pour lyophiliser dix souches. »La cryoconservation, elle, peut se faire à différentes températures : -80°C, -196°C (azote liquide). Plus la température est basse et l’échantillon refroidi rapidement, meilleure est la conservation. « Pour les bactéries, nous avons choisi la congélation à -80°C. » Chaque millilitre d’échantillon contient en moyenne 1000 milliards de bactéries (109). « La viabilité des bactéries est un peu moins bonne qu’avec la cryoconservation à -196°C, mais même si seulement 1% d’entre elles survivaient, cela resterait très largement suffisant pour relancer des cultures. »Préserver la biodiversitéLa cryoconservation oblige à vérifier régulièrement la viabilité des bactéries. « Nous avons plusieurs lots de chaque souche. Le lot mère est celui auquel on touche en dernier ressort. De ce lot mère nous avons fait deux lots, un primaire et un secondaire. A chaque lot son congélateur. C’est dans le lot secondaire que nous puisons d’abord pour les contrôles et pour répondre aux demandes des scientifiques et des industriels de l’agroalimentaire. »Une souche est vendue entre 60 et 100€, loin des 600€ qu’elle coûte réellement. Mais pour Florence, le but des CRB est avant tout de préserver la biodiversité pour les générations futures. Florence et ses collègues effectuent des campagnes de collecte dans les exploitations agricoles partout dans le monde pour accroître la collection. « Nous l’enrichissons de 100 à 300 souches nouvelles chaque année. »

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0770,067

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
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