Application of bacteriophages to reduce biofilms formed by hydrogen sulfide producing bacteria on surfaces in a rendering plant
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen sulfide producing bacteria (SPB) in raw animal by-products are likely to grow and form biofilms in the rendering processing environments, resulting in the release of harmful hydrogen sulfide (H2S) gas. The objective of this study was to reduce SPB biofilms formed on different surfaces typically found in rendering plants by applying a bacteriophage cocktail. Using a 96-well microplate method, we determined that 3 SPB strains of Citrobacter freundii and Hafnia alvei are strong biofilm formers. Application of 9 bacteriophages (10(7) PFU/mL) from families of Siphoviridae and Myoviridae resulted in a 33%-70% reduction of biofilm formation by each SPB strain. On stainless steel and plastic templates, phage treatment (10(8) PFU/mL) reduced the attached cells of a mixed SPB culture (no biofilm) by 2.3 and 2.7 log CFU/cm(2) within 6 h at 30 °C, respectively, as compared with 2 and 1.5 log CFU/cm(2) reductions of SPB biofilms within 6 h at 30 °C. Phage treatment was also applied to indigenous SPB biofilms formed on the environmental surface, stainless steel, high-density polyethylene plastic, and rubber templates in a rendering plant. With phage treatment (10(9) PFU/mL), SPB biofilms were reduced by 0.7-1.4, 0.3-0.6, and 0.2-0.6 log CFU/cm(2) in spring, summer, and fall trials, respectively. Our study demonstrated that bacteriophages could effectively reduce the selected SPB strains either attached to or in formed biofilms on various surfaces and could to some extent reduce the indigenous SPB biofilms on the surfaces in the rendering environment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».