Slight Temperature Deviation during a 56-Day Storage Period Does Not Affect the Microbiota of Fresh Vacuum-Packed Pork Loins
Notice bibliographique
Résumé
It is profitable to export fresh meat overseas, where it is often regarded as a premium commodity. Meeting this demand for fresh meat, however, necessitates long export times, during which uncontrolled temperature increases can affect the microbiological quality of the meat and thereby, reduce shelf life or compromise food safety. To study the impact of temperature deviations on microbial community composition and diversity, we used 16S rRNA gene sequencing for Listeria monocytogenes and Salmonella spp. detection to describe the surface microbiota of eight batches of vacuum-packed loins stored at −1.5 °C (control) for 56 days and subjected to a 2 °C or 10 °C temperature deviation for a few hours (mimicking problems regularly encountered in the industry) at day 15 or 29. The presence of pathogens was negligible. The applied temperature deviations were not associated with different microbiota. Sequencing analysis showed the presence of Yersinia, an unexpected pathogen, and relative abundance increased in the groups subjected to temperature deviations. Over time, Lactobacillales_unclassified genus became the main constituent of the microbiota of vacuum-packed pork loins. Although the microbiota of the eight batches appeared similar at the beginning of storage, differences were revealed after 56 days, suggesting unequal aging of the microbiota.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».