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Enregistrement W4385604929 · doi:10.1016/j.lwt.2023.115136

Changes in bacterial communities in chilled American lobster (Homarus americanus) tissues following mortality

2023· article· en· W4385604929 sur OpenAlexaff
Jonathan Rolin, Ryan A. Horricks, Kiersten Watson, K. Fraser Clark, Leah M. Lewis‐McCrea, G. K. Reid

Notice bibliographique

RevueLWT · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensDalhousie UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomarusBiologyAmerican lobsterFood spoilageZoologyPhotobacterium phosphoreumClawFisheryBacteriaEcologyCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies evaluating bacteria growing on dead American lobster (Homarus americanus) are typically based on a single observation of the post-mortem period. In this study, seventy-five lobsters were euthanized to evaluate changes in microbiological composition between sexes, and in gut, tail, and claw tissues over a 4-day period under chilled (4 °C) storage. The hygienic quality of meat decreased over the storage period but remained acceptable (<6 log CFU/g). Metagenomic analysis showed alpha and beta diversity differed by tissue type throughout storage time. Photobacterium spp. Were the primary spoilage bacteria identified in gut (49%) and tail (89%) but were less abundant in the claw (11%). Photobacterium spp. Abundance were unchanged in the gut over the sampling period, whereas their proportion increased in the tail (62%) and claw (32%) over the sampling period. Unlike other studies, Photobacterium phosphoreum was the predominant species detected. The detection of bacteria not previously reported in American lobster suggest there could be an association between the microbiota in lobster tissues with their diet and/or habitat, and these factors could influence the spoilage bacteria inhabiting these tissues. Findings identify an opportunity to recover tail and claw meat from dead lobsters with a quality acceptable for human consumption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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