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Enregistrement W4410219998 · doi:10.1002/fci2.70000

A Mini Review: Key Applications and Advances of Photodynamic Inactivation Against Bacteria in the Food Industry

2025· article· en· W4410219998 sur OpenAlex
Huajian Ou, Yixiang Wang, Qiaohui Zeng, Konglong Feng, Jing Jing Wang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFood Chemistry International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésKey (lock)Food industryBacteriaBiochemical engineeringBiotechnologyBusinessNanotechnologyBiologyFood scienceEngineeringMaterials scienceEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle