Polycationic Chitosan‐Conjugated Photosensitizer for Antibacterial Photodynamic Therapy<sup>†</sup>
Notice bibliographique
Résumé
The complex nature of bacterial cell membrane and structure of biofilm has challenged the efficacy of antimicrobial photodynamic therapy. This study was aimed to synthesize a polycationic chitosan-conjugated rose bengal (CSRB) photosensitizer and test its antibiofilm efficacy on Enterococcus faecalis (gram positive) and Pseudomonas aeruginosa (gram negative) using photodynamic therapy. During experiments, CSRB was tested along with an anionic photosensitizer rose bengal (RB) and a cationic photosensitizer methylene blue (MB) for uptake and killing efficacy on 7-day-old E. faecalis and P. aeruginosa biofilms. Microbiological culture based analysis was used to analyze the cell viability, while laser scanning confocal microscopy (LSCM) was used to examine the structure of biofilm. The synthesized CSRB showed absorbance spectrum similar to the RB. The concentration of CSRB uptaken by both the bacterial biofilms was significantly higher than that of RB and MB (P < 0.05). Photoactivation resulted in significantly higher elimination of both bacterial biofilms sensitized with CSRB than RB and MB. The structure of biofilm under LSCM was found to be disrupted following CSRB treatment. The present study highlighted the importance of inherent cell membrane permeabilizing effect of chitosan and increased cell/biofilm uptake of conjugated photosensitizer to produce significant antibiofilm efficacy during photodynamic therapy.
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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) | 0,001 | 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 ».