Unleashing the antimicrobial potential of high-pressure processing on beverages, sauces, purées, and milk: A predictive modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
High-pressure processing (HPP) is of great interest due to the nutritive and environmental concerns arising from thermal treatments. The aims of this review were to i) evaluate the efficiency of HPP on the viability of pathogenic and spoilage-causing microorganisms ii) assess the improvement in shelf life that could occur because of HPP and iii) create a model for predicting microbial reduction in milk/juices/other beverages. A literature search was performed on articles appearing prior to March 12, 2023, using Scopus and PubMed. A regression model using a forward selection technique was applied to predict the microbial reductions. Under optimal processing conditions of pressure, temperature and time, with ideal food characteristics, including good chemical stability, no entrapped air, low pH, and high-water activity (a w ), when packed in low gas permeable flexible film under refrigeration, liquid product shelf lives of ≤ 120 d can be anticipated. Gram-negative bacteria and viruses were less resistant towards HPP than Gram-positive bacteria by about 1 log. Microbial reduction in orange juice was greater than in apple juice or milk. HPP followed by refrigeration or freezing or HPP combined with gallic acid/essential oils/aged green tea extract/dimethyl dicarbonate had a greater lethal effect on microorganisms than when HPP was used alone. Inadequate pressure/time parameters may result in sub-lethally injured microorganisms capable of survival. HPP did not kill bacterial spores. Therefore, HPP-treated low-acid foods must be stored and distributed refrigerated to prevent germination and outgrowth by bacterial spores/ sub lethally injured cells. The combination of other additives along with HPP may result in greater microbial reductions.
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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 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».