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Enregistrement W1980227123 · doi:10.1093/femsec/fiu020

Bacterial motion in narrow capillaries

2014· article· en· W1980227123 sur OpenAlexafffund
Liyan Ping, Vaibhav Wasnik, Eldon Emberly

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiocrusts and Microbial Ecology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthHarvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésBiologyMotion (physics)Classical mechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motile bacteria often have to pass through small tortuous pores in soil or tissue of higher organisms. However, their motion in this prevalent type of niche is not fully understood. Here, we modeled it with narrow glass capillaries and identified a critical radius (Rc) for bacterial motion. Near the surface of capillaries narrower than that, the swimming trajectories are helices. In larger capillaries, they swim in distorted circles. Under non-slip condition, the peritrichous Escherichia coli swam in left-handed helices with an Rc of ~10 μm near glass surface. However, slipping could occur in the fast monotrichous Pseudomonas fluorescens, when a speed threshold was exceeded, and thus both left-handed and right-handed helices were executed in glass capillaries. In the natural non-cylindrical pores, the near-surface trajectories would be spirals and twisted loops. Engaging in such motions reduces the bacterial migration rate. With a given pore size, the run length and the tumbling angle of the bacterium determine the probability and duration of their near-surface motion. Shear flow and chemotaxis potentially enhance it. Based on this observation, the puzzling previous observations on bacterial migration in porous environments can be interpreted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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