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Enregistrement W1999511496 · doi:10.1139/w10-057

Responses of <i>Staphylococcus aureus</i> exposed to HCl and organic acid stress

2010· article· en· W1999511496 sur OpenAlexvenueno aff
Tone Mari Rode, Trond Møretrø, Solveig Langsrud, Øyvind Langsrud, Gjermund Vogt, Askild Holck

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactic acidStaphylococcus aureusAcetic acidChemistryBacteriaOrganic acidFood scienceBiochemistryMicrobiologyAmmoniumStrain (injury)BiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Staphylococcus aureus is an important food poisoning bacterium. In food preservation, acidification is a well-known method. Permeant weak organic acids, like lactic and acetic acids, are known to be more effective against bacteria than inorganic strong acids (e.g., HCl). Growth experiments and metabolic and transcriptional analyses were used to determine the responses of a food pathogenic S. aureus strain exposed to lactic acid, acetic acid, and HCl at pH 4.5. Lactic and acetic acid stress induced a slower transcriptional response and large variations in growth patterns compared with the responses induced by HCl. In cultures acidified with lactic acid, the pH of the medium gradually increased to 7.5 during growth, while no such increase was observed for bacteria exposed to acetic acid or HCl. Staphylococcus aureus increased the pH in the medium mainly through accumulation of ammonium and the removal of acid groups, resulting in increased production of diacetyl (2,3-butanedione) and pyrazines. The results showed flexible and versatile responses of S. aureus to different types of acid stress. As measured by growth inhibition, permeant organic acid stress introduced severe stress compared with the stress caused by HCl. Cells exposed to lactic acid showed specific mechanisms of action in addition to sharing many of the mechanisms induced by HCl stress.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations73
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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