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Enregistrement W2996600852 · doi:10.3390/foods8120679

Inactivation of Escherichia Coli and Salmonella Using 365 and 395 nm High Intensity Pulsed Light Emitting Diodes

2019· article· en· W2996600852 sur OpenAlexafffund
Amritha Prasad, Michael G. Gänzle, M. S. Roopesh

Notice bibliographique

RevueFoods · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of AlbertaAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésSalmonella entericaSalmonellaEscherichia coliLight-emitting diodeFood scienceBacteriaChemistryMicrobiologyAntibacterial activityMaterials scienceBiologyOptoelectronicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High intensity pulsed light emitting diode (LED) treatment is a novel approach to inactivate foodborne pathogens. The objective of this study was to evaluate the antibacterial potential of high intensity 365 (UV-A) and 395 nm (NUV-Vis) LED treatments against Escherichia coli and Salmonella enterica at high and low water activity (aw) conditions, and to understand the influence of different process parameters on their antibacterial efficacy. Bacteria at high (in phosphate buffer saline, PBS) and low aw (aw = 0.75) conditions were treated with both the LEDs with specific doses at a fixed distance from the LEDs. The 365 nm LED showed more effectiveness in reducing the dried bacteria compared to 395 nm LED. The dry E. coli showed more resistance to LED treatments compared to Salmonella. The 365 and 395 nm LED treatments with ~658 J/cm2 dose resulted in reductions of 0.79 and 1.76 log CFU/g of Salmonella, respectively, on 0.75 aw pet foods. The LED treatments increased the surface temperature, resulting in water loss in the treated samples. This study showed that the dose, duration of light exposure, bacterial strain, and aw played a major role in the antibacterial efficacy of the 365 and 395 nm LEDs.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,475

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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