Interplay of physical mechanisms and biofilm processes: review of microfluidic methods
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria in natural and artificial environments often reside in self-organized, integrated communities known as biofilms. Biofilms are highly structured entities consisting of bacterial cells embedded in a matrix of self-produced extracellular polymeric substances (EPS). The EPS matrix acts like a biological 'glue' enabling microbes to adhere to and colonize a wide range of surfaces. Once integrated into biofilms, bacterial cells can withstand various forms of stress such as antibiotics, hydrodynamic shear and other environmental challenges. Because of this, biofilms of pathogenic bacteria can be a significant health hazard often leading to recurrent infections. Biofilms can also lead to clogging and material degradation; on the other hand they are an integral part of various environmental processes such as carbon sequestration and nitrogen cycles. There are several determinants of biofilm morphology and dynamics, including the genotypic and phenotypic states of constituent cells and various environmental conditions. Here, we present an overview of the role of relevant physical processes in biofilm formation, including propulsion mechanisms, hydrodynamic effects, and transport of quorum sensing signals. We also provide a survey of microfluidic techniques utilized to unravel the associated physical mechanisms. Further, we discuss the future research areas for exploring new ways to extend the scope of the microfluidic approach in biofilm studies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».