Bacterial composition and cultural dynamics of microgreens-associated microbiota during selective enrichment for <i>Listeria monocytogenes</i>
Notice bibliographique
Résumé
Widely regarded as a so-called "superfood," microgreens have become an increasingly significant food crop from both nutritional and agricultural standpoints. However, similar to other produce commodities that are also cultivated using modernized indoor farming methods, there have been mounting concerns over the potential risks of consuming microgreens contaminated by Listeria monocytogenes. To gain insights into the microbial properties of microgreens, this study characterized the bacterial composition of fresh microgreen retail products using amplicon sequencing of 16S rRNA genes. Dominated by Gammaproteobacteria, a total of 36 shared genera were identified as putative constituents of the microgreen core microbiome. By monitoring the dynamics of microgreen-borne bacteria undergoing a Listeria-selective cultural enrichment procedure, it was revealed that, regardless of the presence or absence of L. monocytogenes, off-target bacteria of the Klebsiella and Enterococcus genera were significantly enriched from microgreens by the primary enrichment step, with the secondary enrichment step continuing to promote the expansion of Enterococcus population. While Listeria was generally neither the most-enriched nor the dominant taxon in cultures sampled at different enrichment stages, significant enrichment of Lysinibacillus and Bacillus bacteria was detected in microgreens contaminated with L. monocytogenes, suggesting they could be co-enriched in competition with Listeria.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».