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Enregistrement W4380841936 · doi:10.3390/microorganisms11061575

A Meta-Analysis of Bacterial Communities in Food Processing Facilities: Driving Forces for Assembly of Core and Accessory Microbiomes across Different Food Commodities

2023· review· en· W4380841936 sur OpenAlexafffund
Zhaohui Xu, Tingting Ju, Xianqin Yang, Michael G. Gänzle

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésFood spoilageFood wasteMicrobiomeFood processingFood scienceFood microbiologyBiologyNutrientBiotechnologyEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial spoilage is a major cause of food waste. Microbial spoilage is dependent on the contamination of food from the raw materials or from microbial communities residing in food processing facilities, often as bacterial biofilms. However, limited research has been conducted on the persistence of non-pathogenic spoilage communities in food processing facilities, or whether the bacterial communities differ among food commodities and vary with nutrient availability. To address these gaps, this review re-analyzed data from 39 studies from various food facilities processing cheese (n = 8), fresh meat (n = 16), seafood (n = 7), fresh produce (n = 5) and ready-to-eat products (RTE; n = 3). A core surface-associated microbiome was identified across all food commodities, including Pseudomonas, Acinetobacter, Staphylococcus, Psychrobacter, Stenotrophomonas, Serratia and Microbacterium. Commodity-specific communities were additionally present in all food commodities except RTE foods. The nutrient level on food environment surfaces overall tended to impact the composition of the bacterial community, especially when comparing high-nutrient food contact surfaces to floors with an unknown nutrient level. In addition, the compositions of bacterial communities in biofilms residing in high-nutrient surfaces were significantly different from those of low-nutrient surfaces. Collectively, these findings contribute to a better understanding of the microbial ecology of food processing environments, the development of targeted antimicrobial interventions and ultimately the reduction of food waste and food insecurity and the promotion of food sustainability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,030
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,282
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,058 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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