Impact of lactic acid bacteria on the control of <i>Listeria monocytogenes</i> in ready-to-eat foods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the increased demand for ready-to-eat (RTE) minimally processed foods, alternatives to chemical and thermal preservation methods to maintain food safety are highly demanded. A significant safety hazard in RTE food products is the growth of the foodborne pathogen Listeria monocytogenes (L. monocytogenes). After processing, recontamination or cross-contamination of L. monocytogenes in RTE food products may occur and the lack of cooking can lead to an increased risk of listeriosis. Further, some RTE food products (e.g. cheese and cured meat) can have a long processing period and shelf life, thus allowing for the growth and proliferation of L. monocytogenes in the food matrix. Lactic acid bacteria (LAB) are generally recognized as safe probiotics and have been proposed as a biological control approach to eliminate foodborne pathogens including L. monocytogenes. LAB have been reported to extend the shelf life of food products and inhibit pathogen proliferation via growth competition and metabolite production. LAB are native microflora of many RTE foods, but only certain LAB may inhibit pathogen growth. Therefore, the specificity of LAB species should be employed in their use in RTE foods. This review will discuss the antimicrobial mechanisms of LAB against L. monocytogenes, selective use of LAB in food matrices, and their uses in food processing and packaging.
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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 | 0,001 | 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 ».