Microfluidic wound model for studying the behaviors of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> in polymicrobial biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is a particularly problematic opportunistic pathogen due to its capacity to form recalcitrant biofilm structures, while cohabiting with other harmful/pathogenic species and harboring the capability to release toxins that cause tissue necrosis. Although it is now recognized that the majority of biofilm infections are polymicrobial, little is known about the complex interactions that occur within polymicrobial communities and few tools exist for studying these interactions. In this study, we have designed a microfluidic model that mimics the relevant physiological properties of wound microenvironment, while incorporating materials present in the human extracellular matrix/wound environment. Using microfluidics combined with imaging techniques, we have validated the robustness of our model comparing traditional GFP-tagging to new fluorescent staining techniques to visualize/resolve individual species within a polymicrobial habitat. We have also demonstrated that chemotactic stimuli may be incorporated into our model through specialized ports in our chamber. Our system is specifically designed for use with high resolution imaging techniques, allowing for data collection throughout the life of the biofilm and in real-time. Ultimately, this model can be used to investigate the spatio-temporal mechanobiological structures of the wound environment, and the response of the bacteria to the drug transport which will significantly contribute to our understanding of the development and progression of polymicrobial biofilm infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».