A Mini Review: Key Applications and Advances of Photodynamic Inactivation Against Bacteria in the Food Industry
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With the increasingly severe global food safety issues, food‐borne pathogenic bacteria pose a significant threat. The traditional thermal inactivation approach has drawbacks such as high energy consumption and potential damage to food quality. Moreover, the advantages of current non‐thermal inactivation techniques need to be further enhanced and extended. Photodynamic inactivation (PDI), an innovative non‐thermal inactivation approach, has garnered significant interest in the realm of food preservation owing to its eco‐friendly nature and remarkable antimicrobial efficacy. This paper aims to discuss the applications of PDI technology in the food antibacterial field. It encompasses the capacity to eliminate planktonic bacteria and biofilms, along with its potential for application in antibacterial packaging films. Furthermore, this study systematically examines the utilization of various natural photosensitizers within PDI systems, analyzes their distinct antimicrobial activities against both Gram‐positive and Gram‐negative bacterial strains, and evaluates innovative approaches to optimize the bactericidal performance of PDI technology. Overall, PDI technology exhibits a broad‐spectrum antibacterial effect. However, its inactivation potency against Gram‐negative bacteria and biofilms is relatively weak. Through measures such as optimizing photosensitizer performance, adding adjuvants, and adjusting the reaction environment, the inactivation efficiency of PDI technology can be notably enhanced. This comprehensive review aims to provide groundbreaking perspectives and strategic guidance for the implementation of PDI technology in food safety applications, as well as to inspire the advancement of next‐generation antimicrobial solutions. Significantly, this contributes to effectively addressing food microbial contamination issues and safeguarding food safety. Moreover, it holds promise for promoting the widespread application and in‐depth development of PDI technology in related fields like food packaging.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».