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Enregistrement W2947765320 · doi:10.1089/fpd.2019.2623

Inactivation of <i>Bacillus</i> and <i>Clostridium</i> Spores in Coconut Water by Ultraviolet Light

2019· article· en· W2947765320 sur OpenAlexaff
Brahmaiah Pendyala, Ankit Patras, Vybhav Vipul Sudhir Gopisetty, Michael Sasges, S. Balamurugan

Notice bibliographique

RevueFoodborne Pathogens and Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSporeClostridium sporogenesBacillus cereusEndosporeDistilled waterCereusFood scienceUltraviolet lightUltravioletMicrobiologyBacillus (shape)ClostridiumChemistryBiologyBacteriaChromatographyPhotochemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial spores are generally more resistant than vegetative bacteria to ultraviolet (UV) inactivation. The UV sensitivity of these spores must be known for implementing UV disinfection of low acid liquid foods. UV inactivation kinetics of bacterial spores in coconut water (CW) and distilled sterile water was studied. Populations of Bacillus cereus and Clostridium sporogenes dormant spores were reduced by more than 5.5 log10 at the UV-C photon fluence of 1142 μE·m−2 and 1919 μE·m−2 respectively. C. sporogenes spores showed higher UV-C resistance than B. cereus, with the photon fluence 300 μE·m−2 required for one log inactivation (D10) and 194 μE·m−2, respectively. No significant difference was observed in D10 values of spores suspended in the two fluid types (p > 0.05). The inactivation kinetics of microorganisms were described by log linear models with low root mean square error and high coefficient of determination (R2 > 0.98). This study clearly demonstrated that high levels of inactivation of bacterial spores can be achieved in CW. The baseline data generated from this study will be used to conduct spore inactivation studies in continuous flow UV systems. Further proliferation of the technology will include conducting extensive pilot studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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