Exploring the spoilage microbiota of raw and processed meats under different storage environments and its related profiling methods: a review
Notice bibliographique
Résumé
Raw and processed meats are potentially rich ecosystems colonized by a variety of microorganisms whose growth and viability are strongly dependent on storage conditions. Furthermore, for their own adaptations, microorganisms can release exocellular compounds which contribute to meat spoilage due to changes in physicochemical parameters according to preservation methods. Therefore, deeper knowledge of such microorganisms at species level might help to better determine and standardize the best preservation system that may delay the spoilage and extend the meat shelf-life. For this purpose, culture-independent methods have emerged as complementary to culture-dependent methods for a better knowledge at species level of viable spoilage microorganisms in meat ecosystems stored under various conditions. This review reported the most applied methods to identify meat spoilage microbiota and highlighted their limitations in raw and processed meat ecosystems. The use of next generation sequencing (NGS)-based metabarcoding is revealed to be among the most effective techniques to completely profile the microbial ecosystem of processed and stored meats in different environments. Recommendations are formulated to combine NGS tools with an artificial intelligence approach such as machine learning through convolutional neural networks to predict spoilage and monitor meat quality samples in real time.
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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) | 0,000 | 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.
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 ».