Effect of Egg Washing and Hen Age on Cuticle Quality and Bacterial Adherence in Table Eggs
Notice bibliographique
Résumé
The cuticle covering the outer surface of an eggshell functions as both a physical and chemical barrier against invading microorganisms. Contamination of eggs by microbial pathogens progresses in four stages: bacterial attachment to the egg surface, penetration through the cuticle and eggshell, multiplication within the underlying membranes, and the final stage of contaminating the egg contents. Therefore, it is important to study bacterial count at the first point of contact, i.e., on the surface of the eggs. In this study, we have evaluated the impact of differences in cuticle quality (due to egg washing and hen age) on bacterial load. We compared bacterial adherence on the eggshell surface of white eggs which were either washed (graded) or unwashed (ungraded), collected from Lohmann laying hens of different ages: early (24–28 weeks), mid-lay (44–48 weeks), and late (66–70 weeks). We aimed to determine the impact of hen age and egg washing on differences in cuticle quality and bacterial adherence. Our results indicate that hen age (up to 70 weeks) and commercial egg washing do not significantly impact bacterial adherence on eggshell surfaces. We have developed a novel method using green fluorescent protein (GFP)-expressing Salmonella typhimurium to estimate adherence of bacteria to the eggshell surface, with independent measurement of autofluorescence to quantitate cuticle deposition. S. typhimurium were localized, adhering to cracks visible on the outer cuticle in ungraded eggs, indicating that egg-associated pathogens usually enter the egg interior either through respiratory pores in eggshells or through shell micro-cracks. The results of this study can be utilized to optimize innovative methods for predictive microbiology in order to achieve egg safety.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».