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Enregistrement W4402015551 · doi:10.3389/fmicb.2024.1404795

Tracking the microbial communities from the farm to the processing facility of a washed-rind cheese operation

2024· article· en· W4402015551 sur OpenAlexafffund
Tara Wilson, Myra Siddiqi, Yueqi Xi, Gisèle LaPointe

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDairy Farmers of Ontario
Mots-clésBiologyMilkingFood science16S ribosomal RNALactoseContaminationBacteriaMicrobiologySerial dilutionLeuconostocAmpliconLactobacillusPolymerase chain reactionAnimal scienceEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Milk residue and the accompanying biofilm accumulation in milking systems can compromise the microbial quality of milk and the downstream processes of cheese production. Over a six-month study, the microbial ecosystems of milk (n = 24), tap water (n = 24) and environmental swabs (n = 384) were cultured by plating decimal dilutions to obtain viable counts of total aerobic mesophilic lactose-utilizing bacteria (lactose-M17), lactic acid bacteria (MRS), yeasts and molds (Yeast, Glucose, Chloramphenicol (YGC) medium). Viable aerobic lactose-M17 plate counts of milk remained well below 4.7 log CFU/ml over five of the months, except for 1 week in November where milk at the facility exceeded 5 log CFU/ml. Swab samples of the farm milking equipment showed consistent viable counts after sanitation, while the bulk tank swabs contained the lowest counts. Viable counts from swabs of the facility were generally below the detection limit in the majority of samples with occasional residual contamination on some food contact surfaces. Extracted DNA was amplified using primers targeting the V3–V4 region of the 16S rRNA gene, and the amplicons were sequenced by MiSeq to determine the shared microbiota between the farm and the processing facility (8 genera). Culture independent analysis of bacterial taxa in milk, water and residual contamination after sanitation with swab samples revealed the shared and distinct microbiota between the sample types of both facilities. Amplicon sequence variants (ASVs) of the V3–V4 region of the 16S rRNA gene revealed that the microbiota of milk samples had lower diversity than water or environmental swabs (279 ASVs compared to 3,444 in water and 8,747 in environmental swabs). Brevibacterium and Yaniella (both Actinomycetota) were observed in all sampling types. Further studies will include whole genome sequencing of Brevibacterium spp. isolates to determine their functionality and diversity within the system.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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