Evaluation of the antimicrobial activity of grape extract against Bacillus cereus in rice
Notice bibliographique
Résumé
The antimicrobial potential of grape extract was assessed in cooked rice against Bacillus cereus. Grape extract efficacy was tested at 1, 5 and 10 mL/L, at pH 4.5, 5.5 and 6.5; and at incubation temperatures simulating different storage scenarios, specifically temperature abuse (10 °C), cool chain break (20 °C) and optimal B. cereus growth temperature (30 °C). Survival curves for grape extract concentration versus time were obtained. The results indicate that antimicrobial activity of grape extract was dependent on temperature, pH and grape extract concentration. A bactericidal effect of the grape extract was shown at concentration levels ≥ 5 mL/L at all temperatures and pHs studied. Inactivation curves of B. cereus under grape extract exposure were fitted to a Weibull distribution function for 5–10 mL/L grape extract concentration. Observations showed that the higher the incubation temperature and grape extract concentration, the lower the kinetic rate value. In other words, lower resistance of the microorganism to environmental conditions. The maximum inactivation level was 6 log10 cycles after 24 h of exposure at 10 mL/L of grape extract concentration and pH 4.5. Results indicate that the grape extract could be a good additional control measure for preventing Bacillus cereus growth in cooked rice during storage.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 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 ».