Inactivation of Adhesion and Invasion of Food-Borne <i>Listeria monocytogenes</i> by Bacteriocin-Producing <i>Bifidobacterium</i> Strains of Human Origin
Notice bibliographique
Résumé
Three bacteriocin-producing bifidobacterial isolates from newborns were identified as Bifidobacterium thermacidophilum (two strains) and B. thermophilum (one strain). This study was undertaken to evaluate the ability of these strains to compete with food-borne Listeria monocytogenes for adhesion and invasion sites on Caco-2 and HT-29 cells. The bifidobacteria adhered at levels ranging from 4% to 10% of the CFU added, but none of the bifidobacteria were able to invade cells. The abilities of Listeria to adhere to and to invade cells varied widely depending on the strain tested. Three groups of Listeria were identified based on invasiveness: weakly invasive, moderately invasive, and highly invasive strains. One strain from each group was tested in competition with bifidobacteria. B. thermacidophilum RBL70 was the most effective in blocking invasion of Listeria, and the decreases in invasion ranged from 38% to 90%. For all three bifidobacterial strains, contact between the cell monolayer and the bifidobacteria for 1 h before exposure to Listeria increased the degree of inhibition. Finally, visualization of competition for adhesion sites on cells by fluorescent in situ hybridization suggested that the two bacteria tended to adhere in close proximity.
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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) | 0,000 | 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 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 ».