Bacteriophages for the Targeted Control of Foodborne Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Foodborne illness is exacerbated by novel and emerging pathotypes, persistent contamination, antimicrobial resistance, an ever-changing environment, and the complexity of food production systems. Sporadic and outbreak events of common foodborne pathogens like Shiga toxigenic E. coli (STEC), Salmonella, Campylobacter, and Listeria monocytogenes are increasingly identified. Methods of controlling human infections linked with food products are essential to improve food safety and public health and to avoid economic losses associated with contaminated food product recalls and litigations. Bacteriophages (phages) are an attractive additional weapon in the ongoing search for preventative measures to improve food safety and public health. However, like all other antimicrobial interventions that are being employed in food production systems, phages are not a panacea to all food safety challenges. Therefore, while phage-based biocontrol can be promising in combating foodborne pathogens, their antibacterial spectrum is generally narrower than most antibiotics. The emergence of phage-insensitive single-cell variants and the formulation of effective cocktails are some of the challenges faced by phage-based biocontrol methods. This review examines phage-based applications at critical control points in food production systems with an emphasis on when and where they can be successfully applied at production and processing levels. Shortcomings associated with phage-based control measures are outlined together with strategies that can be applied to improve phage utility for current and future applications in food safety.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».