The effects of thermal treatment on the bacterial community and quality characteristics of meatballs during storage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal treatment is a widely applied food processing technology in the meat industry due to its convenience. However, the interpretation of the changes in the bacterial community and quality properties in the thermal processed meat products have not been well established. Therefore, the effects of thermal treatment on the quality characteristics and bacterial communities in meatballs during storage at 4°C were investigated, which will provide a more comprehensive understanding of the influence of thermal treatment on the meat quality. Thermal treatment (121°C, 15 min) decreased the initial total viable bacterial counts by 2.1 log CFU/g and the diversity of the initial bacterial communities in meatballs. Compared with the thermal treatment group, a significantly more rapidly increasing trend of total volatile basic nitrogen and a decreasing trend of pH were observed in the control group. At the end of storage, the bacterial community was dominated by Streptococcus , Acinetobacter and Pseudomonas in the thermal treatment meatballs, whereas Pseudomonas , Pantoea , and Serratia . dominated the bacterial community of the control group. Besides, the predicted metabolic pathways revealed high levels of carbohydrate, amino acid, and lipid metabolism in the control group. This finding could contribute to a deep understanding of the influence of thermal treatment on the meat quality. Moreover, these results could provide a theoretical foundation for the development of alternative and novel nonthermal processing technologies for use in the meat industry.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».