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Enregistrement W3009111592 · doi:10.3390/microorganisms8030368

Optimization of Preservation Methods Allows Deeper Insights into Changes of Raw Milk Microbiota

2020· article· en· W3009111592 sur OpenAlexaff
Alexandre J. Kennang Ouamba, Gisèle LaPointe, Simon Dufour, Denis Roy

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of GuelphUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood sciencePropidium monoazidePreservativeBiologyDimethyl sulfoxideRaw milk16S ribosomal RNAMicrobial population biologyMicrobiomeRaw materialChemistryMicrobiologyReal-time polymerase chain reactionBiochemistryBacteriaGeneEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The temporal instability of raw milk microbiota drastically affects the reliability of microbiome studies. However, little is known about the microbial integrity in preserved samples. Raw cow milk samples were preserved with azidiol or bronopol and stored at 4 °C, or with dimethyl sulfoxide (DMSO) or a mixture of azidiol and DMSO and stored at −20 °C for up to 30 days. Aliquots of 5-, 10-, and 30-day post-storage were treated with propidium monoazide (PMA), then analyzed by sequencing the 16S rRNA gene V3-V4 and V6-V8 regions. The V6-V8 gave a higher richness and lower diversity than the V3-V4 region. After 5-day storage at 4 °C, the microbiota of unpreserved samples was characterized by a drastic decrease in diversity, and a significant shift in community structure. The treatment with azidiol and DMSO conferred the best community stabilization in preserved raw milk. Interestingly, the azidiol treatment performed as well for up to 10 days, thus appearing as a suitable alternative. However, neither azidiol nor bronopol could minimize fungal proliferation as revealed by PMA-qPCR assays. This study demonstrates the preservative ability of a mixture of azidiol and DMSO and provides deeper insights into the microbial changes occurring during the cold storage of preserved raw milk.

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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,584

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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