Antimicrobial effects of chitosan and garlic against <i>Salmonella</i> spp., <i>Escherichia coli</i> O157:H7, and <i>Listeria monocytogenes</i> in hummus during storage at various temperatures
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Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to evaluate the antimicrobial activity of 0.5 or 1% (w/w) chitosan and 1% (w/w) garlic against Salmonella spp., Escherichia coli O157:H7 and Listeria monocytogenes in hummus dip stored at 4, 10, or 25°C for 28, 21, or 7 days, respectively. In hummus without garlic, at all storage temperatures and storage periods, 0.5% chitosan decreased Salmonella spp., E. coli O157:H7, and L. monocytogenes by 0.9-2.3, 0.6-2.3, and 0.9-1.3 log CFU/g, respectively. In comparison, 1% chitosan decreased the numbers by 1.6-2.9, 1.4-2.7, and 1.3-1.8 log CFU/g, respectively. In hummus with 1% garlic, 0.5% chitosan decreased Salmonella spp., E. coli O157:H7, and L. monocytogenes by 0.7-2.5, 0.6-2.2, and 1.0-1.5 log CFU/g, respectively. Furthermore, 1% chitosan decreased the numbers by 1.6-2.8, 1.2-2.7, and 1.5-1.6 log CFU/g, respectively. With few exceptions, adding 1% garlic to hummus did not result in any significant reduction (at p < 0.05) in microbial numbers. The greatest decreases of Salmonella spp., E. coli O157:H7, and L. monocytogenes were 3.1, 3.6, and 2.9 log CFU/g with 1% chitosan held at 4°C for 28 days. The highest overall acceptability was for hummus with 0.5% chitosan + 1% garlic. Commercial use of chitosan is expected to help producers improve hummus safety. PRACTICAL APPLICATION: Hummus is consumed worldwide as a dip due to its taste and health benefits. Microbial safety of hummus can be enhanced by incorporating chitosan, derived from the natural polymer chitin, into the formulation. This enhanced recipe would be a bonus for producers and consumers alike.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle