Sea foam as a source of fungal inoculum for the isolation of biologically active natural products
Notice bibliographique
Résumé
Due to a rate increase in the resistance of microbial pathogens to currently used antibiotics, there is a need in society for the discovery of novel antimicrobials. Historically, fungi are a proven source for antimicrobial compounds. The main goals of this study were to investigate the fungal diversity associated with sea foam collected around the coast of Prince Edward Island and the utility of this resource for the production of antimicrobial natural products. Obtained isolates were identified using ITS and nLSU rDNA sequences, fermented on four media, extracted and fractions enriched in secondary metabolites were screened for antimicrobial activity. The majority of the isolates obtained were ascomycetes, consisting of four recognized marine taxa along with other ubiquitous genera and many ‘unknown’ isolates that could not be identified to the species level using rDNA gene sequences. Secondary metabolite isolation efforts lead to the purification of the metabolites epolones A and B, pycnidione and coniothyrione from a strain of Neosetophoma samarorum; brefeldin A, leptosin J and the metabolite TMC-264 from an unknown fungus (probably representative of an Edenia sp.); and 1-hydroxy-6-methyl-8-hydroxymethylxanthone, chrysophanol and chrysophanol bianthrone from a Phaeospheria spartinae isolate. The biological activity of each of these metabolites was assessed against a panel of microbial pathogens as well as several cell lines.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».