Recent Progress in the Synergistic Bactericidal Effect of High Pressure and Temperature Processing in Fruits and Vegetables and Related Kinetics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional thermal processing is a widely used method to ensure food safety. However, thermal processing leads to a significant decline in food quality, especially in the case of fruits and vegetables. To overcome this drawback, researchers are extensively exploring alternative non-thermal High-Pressure Processing (HPP) technology to ensure microbial safety and retaining the sensory and nutritional quality of food. However, HPP is unable to inactivate the spores of some pathogenic bacteria; thus, HPP in conjunction with moderate- and low-temperature is employed for inactivating the spores of harmful microorganisms. Scope and approach: In this paper, the inactivation effect of high-pressure and high-pressure thermal processing (HPTP) on harmful microorganisms in different food systems, along with the bactericidal kinetics model followed by HPP in certain food samples, have been reviewed. In addition, the effects of different factors such as microorganism species and growth stage, process parameters and pressurization mode, and food composition on microbial inactivation under the combined high-pressure and moderate/low-temperature treatment were discussed. KEY FINDINGS AND CONCLUSIONS: The establishment of a reliable bactericidal kinetic model and accurate prediction of microbial inactivation will be helpful for industrial design, development, and optimization of safe HPP and HPTP treatment conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».