Unravelling the Potential of Lactococcus lactis Strains to Be Used in Cheesemaking Production as Biocontrol Agents
Notice bibliographique
Résumé
This research, developed within an exchange program between Italy and Canada, represents the first step of a three-year project intended to evaluate the potential of nisin-producing Lactococcus lactis strains isolated from Italian and Canadian dairy products to select a consortium of strains to be used as biocontrol agents in Crescenza and Cheddar cheese production. In this framework, the acidification and the production of nisin in milk, and the volatile molecule profiles of the fermented milk, were recorded. The strains were further tested for their anti-Listeria monocytogenes activity in milk. The data obtained highlighted good potential for some of the tested strains, which showed production of nisin beginning within 12 h after the inoculation and reaching maximum levels between 24 and 48 h. The highest inactivation levels of L. monocytogenes in milk was reached in the presence of the strains 101877/1, LBG2, 9FS16, 11FS16, 3LC39, FBG1P, UL36, UL720, UL35. The strains generated in milk-specific volatile profiles and differences in the presence of fundamental aromatic molecules of dairy products, such as 2-butanone and diacetyl. The results highlight the interesting potential of some L. lactis strains, the producer of nisin, to be further used as biocontrol agents, although the strains need to be tested for interaction with traditional thermophilic starters and tested in real cheesemaking conditions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».