Effect of interaction with food constituents on plant extracts antibacterial activity
Notice bibliographique
Résumé
Gaillac red wine powder and Cinnamon cassia essential oil were selected for their in vitro antibacterial activity against Staphylococcus aureus CNRZ3 and Listeria innocua LRGIA 01, respectively. In order to assess the potential application of Gaillac wine powder to the preservation of raw meat, its antibacterial activity was assayed in Mueller Hinton broth supplemented with up to 20% (w/w) bovine meat proteins (bovine meat protein content): Gaillac wine powder as well as resveratrol, a stilbene polyphenol present in red wine, lost their antibacterial activity, likely as a result of interactions of Gaillac wine antibacterial molecules with bovine meat proteins at the expense of their interactions with S. aureus CNRZ3 cells. Cinnamon cassia essential oil antibacterial activity assays in Tryptone Soya broth, skimmed, semi-skimmed, and whole milk showed that its antibacterial activity was significantly reduced by milk fat globules but not by milk proteins: it could thus be used for the preservation of skimmed milk. The developed methodology based on the use of microbiological media mimicking the composition of perishable foods or of liquid foods such as sterilized milk with various milk fat contents could be used for the rapid screening of antibacterial plant extracts of interest for perishable foods 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 ».