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Enregistrement W4391780919 · doi:10.1021/acs.jafc.3c08467

<i>Serratia marcescens</i> Causes the Brown Discoloration of Frozen Steamed Stuffed Buns during Resteaming

2024· article· en· W4391780919 sur OpenAlexafffund
Huan Ruan, Yejun Wu, Nana Zhang, Tao Yuan, Kai Wang, Bowen Yan, Jianxin Zhao, Hao Zhang, Michael G. Gänzle, Wei Chen, Daming Fan

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolism and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésProdigiosinSerratia marcescensInoculationPigmentFood scienceChemistryMicrobiologyBiologyHorticultureBiochemistryEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brown discoloration was observed in the crust of commercial frozen steamed stuffed buns (FSSBs) during resteaming. Culture-dependent and culture-independent analyses demonstrated that Serratia marcescens, a prodigiosin-producing species, was more abundant in spoiled samples than in unspoiled samples. Inoculation of experimental FSSBs with S. marcescens isolated from spoiled FSSBs confirmed that this species causes brown discoloration of FSSBs during resteaming. S. marcescens formed prodigiosin only between 15 and 28 °C but brown discoloration appeared only upon resteaming after storage at 4 °C. High-performance liquid chromatography analyses revealed that prodigiosin was absent from yellow–brown FSSBs. The pigmentation observed during resteaming is thus likely attributable to the intermediate 2-methyl-3-amylpyrrole. These findings provide valuable insights into the microbial contamination of FSSBs and will facilitate the prevention of spoilage of FSSBs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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