Pronounced Effect of the Nature of the Inoculum on Biofilm Development in Flow Systems
Notice bibliographique
Résumé
Biofilm formation renders sessile microbial populations growing in continuous-flow systems less susceptible to variation in dilution rate than planktonic cells, where dilution rates exceeding an organism's maximum growth rate (micro(max)) results in planktonic cell washout. In biofilm-dominated systems, the biofilm's overall micro(max) may therefore be more relevant than the organism's micro(max), where the biofilm micro(max) is considered as a net process dependent on the adsorption rate, growth rate, and removal rate of cells within the biofilm. Together with lag (acclimation) time, the biofilm's overall micro(max) is important wherever biofilm growth is a dominant form, from clinical settings, where the aim is to prevent transition from lag to exponential growth, to industrial bioreactors, where the aim is to shorten the lag and rapidly reach maximum activity. The purpose of this study was to measure CO(2) production as an indicator of biofilm activity to determine the effect of nutrient type and concentration and of the origin of the inoculum on the length of the lag phase, biofilm micro(max), and steady-state metabolic activity of Pseudomonas aeruginosa PA01 (containing gfp), Pseudomonas fluorescens CT07 (containing gfp), and a mixed community. As expected, for different microorganisms the lengths of the lag phase in biofilm development and the biofilm micro(max) values differ, whereas different nutrient concentrations result in differences in the lengths of lag phase and steady-state values but not in biofilm micro(max) rates. The data further showed that inocula from different phenotypic origins give rise to lag time of different lengths and that this influence persists for a number of generations after inoculation.
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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 ».