Uncovering the spoilage metabolism of spoilage bacteria in large yellow croaker (Larimichthys crocea) under cold chain logistics: A novel perspective of amino acids degradation
Notice bibliographique
Résumé
To characterize the spoilage potential of amino acid degradation and related quality changes attributed to microorganisms, three large yellow croaker spoilage bacteria were inoculated to fillets ( in vivo ) and amino acid solutions ( in vitro ). The results showed that Aeromonas salmonicida exhibited stronger potential for the accumulation of trichloroacetic acid (TCA)-soluble peptides and deamidation activities and produced 174.23 μg/g ammonia on fillets on day 10.5, with the highest total volatile basic nitrogen (TVB-N) value of 22.39 mg/100 g. Pseudomonas fluorescens exhibited an active ability to utilizing glucose and lactate. Meanwhile, Shewanella putrefaciens had potent in ornithine and lysine decarboxylation activities (1106.59 and 1378.45 U/kg) and putrescine producing activities, releasing 21.83 mg/kg putrescine in fillets. The arginine decarboxylase pathway was evaluated as the most effective pathway to putrescine production for spoilage bacteria. This study provided insights into spoilage mechanisms and the development of quality control measures for seafood during cold chain logistics.
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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 | 0,000 | 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 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 ».