High-throughput analysis of microbiomes in a meat processing facility: are food processing facilities an establishment niche for persisting bacterial communities?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microbial spoilage in meat impedes the development of sustainable food systems. However, our understanding of the origin of spoilage microbes is limited. Here, we describe a detailed longitudinal study that assesses the microbial dynamics in a meat processing facility using high-throughput culture-dependent and culture-independent approaches to reveal the diversity, dispersal, persistence, and biofilm formation of spoilage-associated microbes. RESULTS: Culture-dependent and culture-independent approaches revealed a large diversity of microbes within the meat facility, including 74 undescribed bacterial taxa and multiple spoilage-associated microbes. Ten out of 10 reconstituted microbial communities formed biofilms, and the biofilm biomass was generally higher at 4 °C than at 25 °C. Isolates obtained at different sampling times or from different sampling sites that differed in fewer than 10 genome-wide single-nucleotide polymorphisms were considered the same (persistent) strains. Strains of Carnobacterium maltaromaticum and Rahnella rivi persisted over a period of 6 months across sampling sites and time, stemming from floor drains in the cooler room. Meat isolates of Carnobacterium divergens, Rahnella inusitata, and Serratia proteamaculans originated from food contact and non-food contact environments of the packaging area. CONCLUSIONS: Culture-dependent isolation, complemented by culture-independent analyses, is essential to fully uncover the microbial diversity in food processing facilities. Microbial populations permanently resided within the meat processing facility, serving as a source of transmission of spoilage microbes. The ability of these microbes to coexist and form biofilms facilitates their persistence. Our data together with prior data on persistence of Listeria monocytogenes indicates that microbial persistence in food processing facilities is the rule rather than an exception. Video Abstract.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».