The Impact of Chitosan-Divergicin Film on Growth of Listeria monocytogenes in Cold-Smoked Salmon
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the impact of chitosan film, with bacteriocin divergicin 35 incorporate, on growth of Listeria monocytogenes in Cold smoked salmon. The simples of Cold-smoked wild salmon were inoculated with Listeria monocytogenes and treated with chitosan (100 kDa, 94.7% de-acetylated) and divergicin M35 was stored for three weeks at 4–8°C. The compounds were applied to the fish flesh in the form of solution or dried film. The film reduced L. monocytogenes to below the detection limit (<50 cfu/g) and kept total counts below 104 cfu per g compared to 109 cfu per g in control samples while the effectiveness of the solution was very limited. The inhibitory activity of the film lasted for three weeks, while the solution had no effect on L. monocytogenes counts measured on day 14. The film provided a better preservation of fish color (redness) and firmness than others treatments, while the solution had little impact on these parameters. It kept the volatile basic nitrogen (17.5 mg N/100 g) below the control value 29.9 mg N/100 g. Divergicin-loaded chitosan film thus may represent an interesting alternative for the bio-preservation of cold-smoked fish.
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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 ».