Counteracting Bacterial Motility: A Promising Strategy to Narrow Listeria monocytogenes Biofilm in Food Processing Industry
Notice bibliographique
Résumé
Listeria monocytogenes (L. monocytogenes) is often associated with processed food as it can form biofilms that represent a source of contamination at all stages of the manufacturing chain. The control and prevention of biofilms in food-processing plants are of utmost importance. This study explores the efficacy of prospect molecules for counteracting bacterial mechanisms leading to biofilm formation. The compounds included the phytomolecule tomatidine, zinc chloride (ZnCl2), ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA), and a more complexed mixture of bacterial compounds from coagulase-negative staphylococci (CNS exoproducts). Significant inhibition of L. monocytogenes biofilm formation was evidenced using a microfluidic system and confocal microscopic analyses (p < 0.001). Active molecules were effective at an early stage of biofilm development (≥50% of inhibition) but failed to disperse mature biofilms of L. monocytogenes. According to our findings, prevention of surface attachment was associated with a disruption of bacterial motility. Indeed, agar cell motility assays demonstrated the effectiveness of these molecules. Overall, results highlighted the critical role of motility in biofilm formation and allow to consider flagellum-mediated motility as a promising molecular target in control strategies against L. monocytogenes in food processing environments.
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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 ».