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Record W4394737579

Impact du microbiote laitier sur la biopréservation des fromages

2023· dissertation· fr· W4394737579 on OpenAlexfundaboutno aff
Aude Commenges

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicProbiotics and Fermented Foods
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRégion Hauts-de-FranceUniversité de LilleUniversité Laval
KeywordsBiopreservationFood scienceBiologyMicrobiologyBacteriocinAntimicrobial
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'industrie laitière est un secteur majeur de l'agro-alimentaire, représentant 20% du total des industries agroalimentaires le fromage, premier produit de transformation du lait, occupe une place prépondérante, notamment en France et au Québec. La demande croissante des consommateurs pour des produits naturels et sains, associée à la nécessité de prolonger la durée de conservation des fromages, pousse les professionnels du secteur à adopter des pratiques de « Clean Label » et à développer des techniques de biopréservation, pour préserver la qualité des produits tout en répondant aux préoccupations sanitaires et de naturalité. Les écosystèmes fromagers abritent une grande diversité microbienne, qui participe à leur typicité, et représentent une opportunité de découvrir des candidats potentiels pour la biopréservation. L'isolement de souches possédant une activité antimicrobienne dans le fromage devient de plus en plus intéressant, notamment pour l'inhibition des microorganismes d'altération et/ou pathogènes. Dans ce projet, deux fromages artisanaux français et deux fromages québécois ont été sélectionnés. La caractérisation globale du microbiote des fromages français a été réalisée en utilisant des méthodes moléculaires, afin de visualiser leur typicité et leur diversité microbiologique. Grâce à un isolement systématique des microorganismes de ces fromages, un total de 794 isolats de bactéries, levures et moisissures ont pu être caractérisés pour leurs activités antimicrobiennes sur gélose double couche. L'activité antifongique a été testée contre 3 levures et 4 moisissures indésirables. L'activité antibactérienne a été expérimentée contre 9 bactéries pathogènes ou d'altération. Les 36 isolats fromagers ayant démontré une capacité d'inhibition vis-à-vis des différents contaminants ont été identifiés par séquençage de l'ARNr 16S (bactéries) ou des ITS (levures). Parmi elles, les levures Metschnikowia pulcherrima LMA-2038, du Carré du Vinage, et Trichosporon asahii LMA-810, de la Rose Blanche, ont montré des activités à la fois antifongiques (contre Yarrowia lipolytica, Rhodotorula mucilaginosa, Cladosporium cladosporioides et Penicillium commune) et antibactériennes (contre Listeria innocua et Clostridium tyrobutyricum). Leur potentiel comme agent de biopréservation a été testé dans des fromages modèles. Leur ajout a significativement diminué la croissance des deux levures contaminantes Y. lipolytica et R. mucilaginosa. Des tests de caractérisation des potentiels composés de biopréservation ont été réalisés afin de mieux comprendre la nature des molécules impliquées dans ces activités antagonistes. Ces travaux confirment que les fromages sont des réservoirs potentiels de souches antimicrobiennes qui pourraient servir comme agent de biopréservation et participer au développement d'outil pour répondre au « Clean Label »

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.894
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.233 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
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