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Enregistrement W3126015461 · doi:10.1016/j.fm.2020.103720

3-Hydroxypropionic acid contributes to the antibacterial activity of glycerol metabolism by the food microbe Limosilactobacillus reuteri

2021· article· en· W3126015461 sur OpenAlexaff
Nuanyi Liang, Věra Bunešová, Václav Tejnecký, Michael G. Gänzle, Clarissa Schwab

Notice bibliographique

RevueFood Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMinistry of Education, Youth and Science
Mots-clésGlycerolMetabolismChemistryAntibacterial activityFood scienceBiochemistryMicrobiologyBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strains of Limosilactobacillus reuteri are used as starter and bioprotective cultures and contribute to the preservation of food through the production of fermentation metabolites lactic and acetic acid, and of the antimicrobial reuterin. Reuterin consists of acrolein and 3-hydroxypropionaldehyde (3-HPA), which can be further metabolized to 1,3-propanediol and 3-hydroxypropionic acid (3-HP). While reuterin has been the focus of many investigations, the contribution of 3-HP to the antimicrobial activity of food related reuterin-producers is unknown. We show that the antibacterial activity of 3-HP was stronger at pH 4.8 compared to pH 5.5 and 6.6. Gram-positive bacteria were in general more resistant against 3-HP and propionic acid than Gram-negative indicator strains including common food pathogens, while spoilage yeast and molds were not inhibited by ≤ 640 mM 3-HP. The presence of acrolein decreased the minimal inhibitory activity of 3-HP against E. coli indicating synergistic antibacterial activity. 3-HP was formed during the growth of the reuterin-producers, and by resting cells of L. reuteri DSM 20016. Taken together, this study shows that food-related reuterin producers strains synthesize a second antibacterial compound, which might be of relevance when strains are added as starter or bioprotective cultures to food products.

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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,299

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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