Mixture design methodology and predictive modeling for developing active formulations using essential oils and citrus extract against foodborne pathogens and spoilage microorganisms in rice
Notice bibliographique
Résumé
The antibacterial and antifungal effects of six plant-derived essential oils (EOs) and two types of citrus extracts (CEs) were studied against two pathogenic bacteria (Salmonella Typhimurium and Escherichia coli O157:H7) and three fungi (Aspergillus niger, Penicillium chrysogenum, and Mucor circinelloides). A broth microdilution assay and checkerboard method were used to measure the minimal inhibitory concentration (MIC) of each extract and the possible interactions between them. The MIC assay showed that cinnamon EO, Mediterranean EO, Southern formulation, citrus EO, organic citrus extract (OCE), and natural citrus extract (NCE) had the highest antimicrobial and antifungal activity. The checkerboard method showed that the Mediterranean EO+OCE combination acted in synergy against all tested pathogens. A centroid mixture design was used to develop active formulations by predicting optimal concentrations of EO/CEs for increased antibacterial/antifungal activity. A mixture of four formulations (625 ppm OCE, 313 ppm Mediterranean EO, 625 ppm citrus EO, and 313 ppm cinnamon EO) named as active formulation 1, and the mixture from five formulations (625 ppm NCE, 625 ppm Asian formulation, 313 ppm Southern formulation, 625 ppm cinnamon EO, and 313 ppm savory thyme EO) named as active formulation 2, were formulated and tested because of their high microbicidal effectiveness. In situ tests with rice showed a significant reduction (P ≤ 0.05) of all tested pathogenic bacteria and fungi from the vapor of active formulations 1 and 2 after 28 days of storage. PRACTICAL APPLICATION: Active formulations (essential oils and citrus extracts) developed in the study are highly effective against foodborne pathogens. Active formulations in this study could be used as natural preservatives in the food industry for controlling foodborne diseases and spoilage organisms in stored foods.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».