Inhibitory Effect of Epigallocatechin Gallate on the Virulence of <i>Clostridium difficile</i> PCR Ribotype 027
Notice bibliographique
Résumé
Clostridium difficile infection (CDI) is the most prevalent cause of health-care-associated infections. CDI-related health-care costs and deaths are both increasing annually on a global scale. C. difficile have been reported in food products in Canada, Europe, and the United States; however, the systematic transmission of C. difficile between humans and animals is yet to be understood. Because of the limitations of current therapeutic options, there is a need for the development of new patient treatments. Epigallocatechin gallate (EGCG) is a major catechin compound found in green tea extracts and exhibits antioxidant and antimicrobial activities. This study was conducted to investigate the inhibitory effects of EGCG on the expression of virulence genes in C. difficile and in C. difficile-associated diseases by inhibition of quorum sensing. The protein expression of autoinducer-2 (AI-2) was evaluated by AI-2 activity. EGCG at various concentrations had an inhibitory effect on AI-2 production, especially at 10 μg/mL. EGCG also significantly repressed the transcription of virulence genes, including luxS and tcdA, and prolonged the survival of Caenorhabditis elegans infected with C. difficile. Furthermore, treatment with EGCG effectively protected C. difficile-infected mice from C. difficile-induced death. Histological analysis of the colon and cecum of these mice revealed that EGCG protected tissues of the lower intestinal tract from damage. EGCG exerted growth-inhibitory and bactericidal activities on C. difficile in C. difficile-infected mice. Our results suggest that EGCG has significant antipathogenic effects on C. difficile and can be used to prevent or treat C. difficile-associated diseases or C. difficile infections.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».