A Meta-Analysis of Bacterial Communities in Food Processing Facilities: Driving Forces for Assembly of Core and Accessory Microbiomes across Different Food Commodities
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle