Cooking-Derived Organic Compounds Shape Bacterial Communities on Household Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Understanding the factors influencing chemical and biological constituent accumulation on indoor surfaces is crucial, especially as individuals spend approximately 90% of their time indoors and frequently interact with these surfaces. However, the temporal relationships between these constituents remain unclear, as most field studies have relied on single-time snapshots and seldom examined the interplay between chemical and biological dynamics. We conducted a month-long spatiotemporal field study across 20 households in Hong Kong to investigate the factors influencing chemical and biological constituents on common indoor surfaces. Among the 16 household- and occupant-related factors analyzed, routine oil-based cooking was the primary driver of microbial diversity and composition on indoor surfaces. Surfaces in kitchens with frequent cooking exhibited elevated total organic carbon levels, which were linked to an increased bacterial abundance. A focused analysis of six kitchens with well-controlled frequencies of oil-based cooking revealed that cooking-derived organic compounds, particularly alkanes, promoted bacterial abundance while reducing microbial diversity. Network analysis further revealed strong interactions between these organic compounds and bacterial taxa, especially those within the Proteobacteria and Firmicutes phyla. These findings highlight the impact of routine household activities on indoor chemical–biological interactions, enhancing our understanding and informing strategies to improve indoor environments and occupant well-being.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».