Inactivation of <i>Salmonella</i> Enteritidis on cherry tomatoes by ultrasound, lactic acid, detergent, and silver nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound (US) combined with chemical agents could represent an effective method for decontaminating fruits and vegetables. This study aimed to evaluate the use of US (40 kHz for 5 min) alone or with 1% lactic acid (LA), 1% commercial detergent (DET), or 6 mg/L silver nanoparticles (AgNP, average diameter 100 nm) as an alternative treatment to 200 mg/L sodium dichloroisocyanurate for inactivating Salmonella enterica serovar Enteritidis present on cherry tomatoes. The interfacial tension between sanitizing solutions and bacterial adhesion was investigated. Sanitizers in solutions with DET and AgNP had lower surface tension. All treatments, except that with DET, reduced Salmonella Enteritidis by more than one logarithmic cycle. There was no significant difference between the mean values of log colony-forming units (CFU)/g reduction in all treatments. Transmission electron microscopy revealed the loss of the Salmonella Enteritidis capsule following treatment with US and with US + LA. Salmonella Enteritidis counts (2.29 log CFU/g) in cherry tomatoes were markedly reduced to safe levels by treatment with the combination of AgNP and US + LA (2.37 log CFU/g).
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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 ».