Fluorescence spectroscopy: a rapid tool for assessing tetracycline resistance in <i>Bifidobacterium longum</i>
Notice bibliographique
Résumé
The tetracycline uptake kinetics of 35 Bifidobacterium longum strains isolated from the human gastrointestinal tract were examined by fluorescence spectroscopy, and the suitability of the technique as a screening tool of tetracycline resistance or susceptibility was determined. The strains were first grouped into three classes based on their corresponding minimum inhibitory concentrations (MICs) of tetracycline, as established by the microdilution method: susceptible (MICs ≤1 µg mL–1), semi-resistant (MICs between 1 and ≤32 µg mL–1), and resistant strains (MICs ≥32 µg mL–1). The kinetics of tetracycline uptake for the strains in each resistance group were then analyzed over a 20 min period by fluorescence spectroscopy (absorbance wavelength 524 nm, excitation wavelength 400 nm) in a buffer system containing 100 µg mL–1 tetracycline. Principal component analysis and factorial discriminant analysis of the results showed excellent distinction among susceptible, semi-resistant, and resistant strains. The proposed method provides a powerful and convenient means of rapidly screening tetracycline resistance in B. longum.Key words: fluorescence spectroscopy, Bifidobacterium longum, antibiotic resistance, tetracycline uptake, multidimensional data analysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».