Characterization of the growth dynamics and biofilm formation of Staphylococcus epidermidis strains isolated from contaminated platelet units
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial contamination of platelet concentrates (PCs) poses the highest transfusion-associated infectious risk, with Staphylococcus epidermidis being a predominant contaminant. Herein, the growth dynamics of 20 S. epidermidis strains in PCs and regular media were characterized. Strains were categorized as fast (short lag phase) or slow (long lag phase) growers in PCs. All strains were evaluated for the presence of the biofilm-associated icaAD genes by PCR, their capability to produce extracellular polysaccharide (slime) on Congo red agar plates and their ability to form surface-attached aggregates (biofilms) in glucose-supplemented trypticase soy broth (TSBg) using a crystal violet staining assay. A subset of four strains (two slow growers and two fast growers) was further examined for the ability for biofilm formation in PCs. Two of these strains carried the icAD genes, formed slime and produced biofilms in TSBg and PCs, while the other two strains, which did not carry icaAD, did not produce slime or form biofilms in TSBg. Although the two ica-negative slime-negative strains did not form biofilms in media, they displayed a biofilm-positive phenotype in PCs. Although all four strains formed biofilms in PCs, the two slow growers formed significantly more biofilms than the fast growers. Furthermore, growth experiments of the two ica-positive strains in plasma-conditioned platelet bags containing TSBg revealed that a slow grower isolate was more likely to escape culture-based screening than a fast grower strain. Therefore, this study provides novel evidence that links S. epidermidis biofilm formation with slow growth in PCs and suggests that slow-growing biofilm-positive S. epidermidis would be more likely to be missed with automate culture.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».