Reduction of Enteric Pathogens in Bottled Water Using Residual Ozone
Notice bibliographique
Résumé
Ozone is an effective and safe disinfectant used globally in the bottled water industry. Ozone infusion at a high level helps maintain a residual level (0.1-0.4 mg/L) at the time of bottling, thus can ensure 4 log microbial reductions. This study validated the efficacy of residual ozone against Escherichia coli O157:H7, non-O157 Shiga toxin-producing E. coli (STEC; O26, O45, O103, O111, O121, O145), and Salmonella Typhimurium. A pilot-scale ozone system infused 0.5 L polyethylene terephthalate (PET) bottles with ozonated water (0.1-0.4 mg/L). Pathogens were inoculated into samples (∼6 or 4 log CFU/mL) immediately after ozonation treatment, followed by incubation at 25 °C for 5-180 min. Additional trials evaluated the isolated effect of pH (5.0, 7.0, and 9.0) and total dissolved solids (TDS; 5, 50, and 500 mg/L) at a fixed ozone concentration (0.1 mg/L ozone) and contact time (30 min). Posttreatment samples were neutralized (0.1% sodium thiosulfate), filtered, and plated on Petri films for enumeration (35 °C, 48 h). Neutralization (0.1% sodium thiosulfate) was validated to have no antimicrobial effect in controls. All pathogens exhibited ≥4 log reductions across ozone concentrations (0.1-0.4 mg/L), contact times (≥5 min), and inoculum levels (6 or 4 log CFU/mL). Extended contact (30-180 min) did not enhance reduction. However, at 500 mg/L TDS, reductions fell below 4 logs: Salmonella (2.60 log ± 1.24), E. coli O157:H7 (1.72 log ± 1.10), and non-O157 STEC (2.74 log ± 1.45). Similarly, pH 5.0 and 9.0 resulted in <4 log reductions. While residual ozone effectively achieves microbial safety benchmarks, elevated TDS and nonneutral pH significantly impair efficacy. These findings underscore the necessity of monitoring water quality parameters to optimize ozone disinfection in bottled water facilities, ensuring consistent compliance with food safety standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».