Honey microbiota, methods for determining the microbiological composition and the antimicrobial effect of honey – A review
Notice bibliographique
Résumé
Honey is a natural product used since ancient times due to its taste, aroma, and therapeutic properties (antibacterial, antiviral, anti-inflammatory, and antioxidant activity). The purpose of this review is to present the species of microorganisms that can survive in honey and the effect they can have on bees and consumers. The techniques for identifying the microorganisms present in honey are also described in this study. Honey contains bacteria, yeasts, molds, and viruses, and some of them may present beneficial properties for humans. The antimicrobial effect of honey is due to its acidity and high viscosity, high sugar concentration, low water content, the presence of hydrogen peroxide and non-peroxidase components, particularly methylglyoxal (MGO), phenolic acids, flavonoids, proteins, peptides, and non-peroxidase glycopeptides. Honey has antibacterial action (it has effectiveness against bacteria, e.g. Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, and Acinetobacter, etc.), antifungal (effectiveness against Candida spp., Aspergillus spp., Fusarium spp., Rhizopus spp., and Penicillium spp.), antiviral (effectiveness against SARS-CoV-2, Herpes simplex virus type 1, Influenza virus A and B, Varicella zoster virus), and antiparasitic action (effectiveness against Plasmodium berghei, Giardia and Trichomonas, Toxoplasma gondii) demonstrated by numerous studies that are comprised and discussed in this review.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».