Evaluation of the Efficacy of Organic Peroxyacids for Eradicating Dairy Biofilms Using an Approach Combining Static and Dynamic Methods
Notice bibliographique
Résumé
The presence of biofilms in the dairy industry is of major concern, as they may lead to the production of unsafe and altered dairy products due to their high resistance to most clean-in-place (CIP) procedures frequently used in processing plants. Therefore, it is imperative to develop new biofilm control strategies for the dairy industry. This protocol is aimed at evaluating the efficacy of organic peroxyacids (peracetic, perpropionic, and perlactic acids and a commercial peracetic acid-based disinfectant) for eradicating dairy biofilms using a combination of static and dynamic methods. All the disinfectants were tested on the strongest biofilm-producing bacteria in either a single or a mixed biofilm using the minimum biofilm eradication concentration (MBEC) assay, a static high-throughput screening method. A contact time of 5 min with the disinfectants at the recommended concentrations successfully eradicated both the single and mixed biofilms. Studies are currently ongoing to confirm these observations using the Center for Disease Control (CDC) biofilm reactor, a dynamic method to mimic in situ conditions. This type of bioreactor enables the use of a stainless-steel surface, which constitutes most industrial equipment and surfaces. The preliminary results from the reactor appear to confirm the efficacy of organic peroxyacids against biofilms. The combined approach described in this study may be used to develop and test new biological or chemical formulations for controlling biofilms and eradicating microorganisms.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».