Discovery of novel cold-active antifungals from polar bacteria isolated from the Canadian high arctic that are active against major spoilage fungi in the cheese industry
Bibliographic record
Abstract
La détérioration fongique du fromage entraîne une quantité importante de gaspillage alimentaire causant d’énormes pertes économiques à l’industrie fromagère. Une méthode utilisée pour lutter contre le gaspillage est l’addition de natamycine, un polyène inhibiteur de croissance fongique. La résistance des antimicrobiens envers les polyènes ainsi que la demande des consommateurs pour des produits dits clean label sont en constante augmentation, laissant ainsi peu d’alternatives. Ce projet se concentre sur l’identification de nouveaux antifongiques provenant de bactéries arctiques utilisables pour l’industrie fromagère. Le projet a été divisé en trois objectifs; la recherche in silico d’antimicrobiens, l’investigation in vitro des bactéries et finalement la production d’extractions antifongiques et l’identification de leurs composants. Nos recherches in silico pour identifier des protéines antifongiques et des métabolites secondaires en utilisant 146 séquences de génomes entiers de bactéries arctiques nous ont permises d’identifier des groupes de gènes produisant des métabolites secondaires, des chitinases et des glucanases. L’activité antifongique de cette collection a alors été évalué in vitro avec des techniques de co-cultures entre les bactéries arctiques et les souches fongiques communes à l'industrie laitière. Une évaluation avec des données de séquence des isolats les plus prometteurs n'a abouti à aucun gène antifongique connu. Afin d’identifier le(s) composant(s) actif(s), des extractions organiques à l'aide d'acétate d'éthyle ont été menées pour produire des extraits bruts, qui après optimisation, ont permis l'inhibition de toutes les souches fongiques. Les extraits ont été analysés par LC-MS pour obtenir une liste d'agents bioactifs probables, mais aucun composé connu a été trouvé. Les étapes suivantes seront d’effectuer une analyse préparative par HPLC pour purification et de déterminer le composant actif. Ultérieurement, ce projet peut mener à d’importants avancements, tel que la réduction des pertes économiques et alimentaires d’origine fongique, tout en répondant aux demandes des consommateurs pour des produits 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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".