Inactivation of foodborne viruses by novel organic peroxyacid-based disinfectants
Notice bibliographique
Résumé
Viruses are responsible for most enteric foodborne illnesses worldwide. The foods most frequently involved are fresh fruits and vegetables since they undergo little or no processing. Washing with a chemical disinfectant is a convenient way of inactivating viruses on foods. Peracetic acid, widely used as a disinfectant in the food industry, has the drawback of leaving a strong odor and is ineffective alone against some foodborne viruses. In this study, four disinfectants, namely per levulinic acid with or without sodium dodecyl sulfate, peracetic acid and a commercial peracetic acid-based disinfectant were tested on murine norovirus 1 (MNV-1), hepatitis A virus (HAV), and hepatitis E virus (HEV). Disinfectant concentrations were 50, 80, 250, 500, and 1000 mg l–1 and contact times were 0.5, 1, 5, and 10 min. Under these conditions, per levulinic acid supplemented with 1% SDS reduced MNV-1 infectious titer by 3 log cycles vs. 2.24 log cycles by peracetic acid within 0.5 min. On stainless steel at 80 ppm, only peracetic acid produced 3-log reductions within 0.5 min. None of these peroxyacids was able to reduce infectious titers of HAV or HEV by even 2 log cycles at any concentration or time-tested. This study will guide the development of new chemical formulas that will be more effective against major foodborne viruses and will have less impact on food quality and the environment.
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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 | 0,000 | 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 ».