Influence of growth parameters on bacteriocin-like inhibitory substances (BLIS) production by lactic acid bacteria
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the possible production of bacteriocin-like inhibitory substances (BLIS) and optimize it by Lactobacillus sakei and combined Lactobacillus curvatus/Pediococcus acidilactici, lactic acid bacteria used for the meat fermentation. The effect of growth parameters on BLIS production was evaluated by measuring the antibacterial activity of the cell-free supernatant of these bacteria. The stability of the cell-free supernatant of combined L.curvatus/P.acidilactici bacteria was also examined after heat treatment and pH variations. Results showed highest BLIS production by L.curvatus/P.acidilactici was at growth temperatures of 28°C and pH 5, while the optimum condition for production of BLIS by L.sakei was 24°C and pH 6.5. The BLIS production by L. curvatus/P. acidilactici bacteria was greatly influenced by carbon and nitrogen sources. The antimicrobial activity of BLIS in supplemented De Man, Rosa, and Sharpe broth (MRS) was 2044.44 AU/mL, 4.84-fold greater than unsupplemented MRS. None of the carbon sources used in this study affected the BLIS production by the L.sakei, while pea peptone enhanced the antimicrobial activity and showed a value of 188.89 AU/mL, 1.47-fold greater than unsupplemented MRS. The characterization of the cell-free supernatant of L. curvatus/P. acidilactici bacteria showed the heat stability and activity of BLIS at pH 2-10.
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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 | 0,000 | 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 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 ».