Towards Microbial Food Safety of Sprouts: Photodynamic Decontamination of Seeds
Notice bibliographique
Résumé
The climate crisis is one of the biggest challenges for humanity in the 21st century. Production and consumption of meat contributes to global warming by causing emissions of climate-relevant gases. Freshly grown sprouts are part of an alternative, as they are less polluting but still a nutritious food. However, warm humid sprouting conditions may cause pathogenic microorganisms to thrive. Decontamination methods for raw sprouts are therefore relevant. Photodynamic Inactivation (PDI) is a novel approach that uses photoactivatable molecules (photosensitisers, PS) and visible or near-infrared light to produce reactive oxygen species (ROS). These ROS kill microorganisms by oxidative processes. Here, we test the application of PDI based on sodium-magnesium-chlorophyllin (Chl, approved as food additive E140) for photo-decontamination of mung bean, radish, and buckwheat seeds. Seeds were contaminated with Listeria innocua, serving as a model system for Listeria monocytogenes, subjected to PDI using an LED array with 395 nm and tested for remaining bacterial contamination by CFU counting. PDI based on 100 µM Chl reduces the bacterial load of mung bean and radish seeds by 99.9% (radiant exposure 56.4 J/cm2 and 28.2 J/cm2, respectively), and of buckwheat seeds by <90% reduction after illumination with 28.2 J/cm2. Neither weight nor the germination rates of seeds are affected by PDI. Interestingly, the effect of PDI on seeds is partially maintained on stored sprouts after germination: The bacterial load on mung bean sprouts is reduced by more than 99.9% after phototreatment of seeds with 100 µM Chl and illumination at 56.4 J/cm2. In conclusion, we suggest PDI based on Chl as an effective and biocompatible method for the decontamination of seeds and sprouts for human consumption from Listeria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».