Bacteriophage Effectiveness for Biocontrol of Foodborne Pathogens Evaluated via High-Throughput Settings
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial pathogens continually challenge food safety systems worldwide. With increasing concerns about the emergence of heat- and sanitizer-resistant bacteria, novel antibacterial agents, are urgently needed. A bacteriophage-based biocontrol strategy is the therapeutic use of phages to control bacterial pathogens in agricultural settings. Phage biocontrol is increasingly accepted as a sustainable technology, effective at decontaminating foodborne pathogens. To ensure effective biocontrol outcomes, systematic screening of phage combinations against targeted bacteria under required environmental conditions is crucial. Antibacterial efficacy of phage cocktails may be affected by phage genera and combination, targeted bacterial strains, the multiplicity of infection, temperature, and time. To formulate a phage cocktail with superior efficacy, the proposed method was to systematically evaluate the effectiveness of individual phages and phage cocktails in killing foodborne bacterial pathogens under targeted conditions. Bacterial killing efficacy was monitored by measuring optical density at desired temperatures and durations. Superior phage efficacy was determined by complete inhibition of bacterial growth. The proposed method is a robust, evidence-based approach to facilitate formulating phage cocktails with superior antibacterial efficacy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».