Determination and Elimination of Microbial Load from Pickle’s Brand in Karachi
Notice bibliographique
Résumé
The study is the elementary step to determine the causes of spoilage of fermented products and factors that could be remove to acquire the hygienic fermented products. Pickle is one of the mostly used fermented products especially as a side dish in Eastern countries, but it is developing a high rate of infectious diseases either due to its failing probiotic activity or due to increase harmful microbial flora in the pickle which are dominating the probiotics. The study is based on the determination of microbial load present in the pickle using MPN technique. The growth of fungi such as Aspergillus niger, Aspergillus flavus, Rhizopus, and bacteria Escherichia coli, Lactobacillus acidophilus andBacillus were isolated from the pickles samples used in this study. By using MPN technique, It was observed that the pickle of Rizwan Company had 1100 colonies in 100 ml of sample which can be extremely dangerous for consumption and the pickle from another brand Sundip Company showed the lowest amount i.e. 28 colonies in 100 ml of sample. Other brands that were tested also showed higher amount of organisms in between 150 to 460 colonies in 100 ml of sample. Elimination of the microbial load of pickle also performed on the pickle of National Company that gave a marvelous result the amount of organisms is dropped from 150 colonies to 11 colonies in 100 ml of sample. This study provides preliminary work and open new doors in assessing and improving the quality of pickles available in the market.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».