High-throughput characterization of the effect of sodium chloride and potassium chloride on 31 lactic acid bacteria and their co-cultures
Notice bibliographique
Résumé
Salt (NaCl) is associated with a risk of hypertension and the development of coronary heart disease, so its consumption should be limited. However, salt plays a key role in the quality and safety of food by controlling undesirable microorganisms. Since studies have focused primarily on the effect of salts on the overall counts of the lactic acid bacteria (LAB) group, we have not yet understood how salt stress individually affects the strains and the interactions between them. In this study, we characterized the effect of sodium chloride (NaCl) and potassium chloride (KCl) on the growth and acidification of 31 LAB strains. In addition, we evaluated the effect of salts on a total of 93 random pairwise strain combinations. Strains and co-cultures were tested at 3% NaCl, 5% NaCl, and 3% KCl on solid medium using an automated approach and image analysis. The results showed that the growth of LAB was significantly reduced by up to 68% at 5% NaCl ( p < 0.0001). For the co-cultures, a reduction of up to 57% was observed at 5% NaCl ( p < 0.0001). However, acidification was less affected by salt stress, whether for monocultures or co-cultures. Furthermore, KCl had a lesser impact on both growth and acidification compared to NaCl. Indeed, some strains showed a significant increase in growth at 3% KCl, such as Lactococcus lactis subsp. lactis 74310 (23%, p = 0.01). More importantly, co-cultures appeared to be more resilient and had more varied responses to salt stress than the monocultures, as several cases of suppression of the significant effect of salts on acidification and growth were detected. Our results highlight that while salts can modulate microbial interactions, these latter can also attenuate the effect of salts on LAB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».