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Enregistrement W4415673275 · doi:10.1126/sciadv.adx6918

Bacteriophage-loaded microneedle patches for targeted and minimally disruptive foodborne pathogen decontamination

2025· article· en· W4415673275 sur OpenAlexaff
Akansha Prasad, Shadman Khan, Fatima Arshad, Hareet Sidhu, Kyle Jackson, Roderick Maclachlan, Ekaterina Kvitka, Veronica Grignano, Hannah Mann, Carlos D. M. Filipe, Zeinab Hosseinidoust, Tohid F. Didar

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteriophageHuman decontaminationFoodborne pathogenAntibioticsFood productsPathogenContaminationContaminated food

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibacterial additive use has surged because of rising incidences of food contamination despite concerns over antibiotic resistance. Bacteriophage (bacterial viruses) is a promising alternative with pathogen-level specificity. However, their commercial success has been limited by the considerable diffusion barriers they face within food, preventing effective delivery at contamination sites. Here, we introduce bacteriophage-loaded microneedle patches that enable targeted phage delivery directly within food, eliminating internal pathogens in a minimally disruptive manner. The application of microneedles within food is first explored. The platform is then substantiated by comparing performance in raw beef and cooked chicken, where we achieved up to 3-log reduction in Escherichia coli , meeting regulatory limits. In contrast, conventional surface application of the same phage failed to provide statistically significant decontamination. To ensure broad applicability, phage cocktails were also loaded into microneedles to demonstrate polymicrobial decontamination. This platform can also be adapted to extend food shelf-life by targeting spoilage-inducing bacteria.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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