Biofilm evidence and the microbial diversity of horse wounds
Notice bibliographique
Résumé
Evidence of biofilms in human chronic wounds are thought to be responsible for preventing healing in a timely manner. However, biofilm evidence in horse wounds has not yet been documented. Consequently, this study aimed to determine whether biofilms could be detected in wounds, and to investigate the microbiology of chronic wounds in horses. Prior to analysis, wound surfaces were irrigated with 5 mL of sterile saline to remove debris. All wounds were swabbed twice (1 cm2 area) using sterile cotton-tipped swabs. In addition to this, 2 tissue biopsies were taken to investigate evidence of biofilm and the microbiology richness of the wounds. All swabs and 1 biopsy sample were transported to the laboratory in Robertson's cooked meat broth. Traditional culturable techniques and denaturing gradient gel electrophoresis with PCR were utilized to identify common bacteria isolated in all wounds. Following analysis of a number of the biopsy samples, biofilms could be clearly seen. The most common bacteria isolated from each wound analysed included Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus epidermidis, Serratia marcescens, Enterococcus faecalis, and Providencia rettgeri. Sequencing of the 16S ribosmonal DNAs, selected on the basis of DGGE profiling, enabled identification of bacterial species not identified using culturable technology. This study is the first to identify biofilms in the chronic wounds of horses. In addition, this study also demonstrated the importance of combining DGGE-PCR with culture techniques to provide better microbiology analysis of chronic wounds.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».