Microcolony formation: a novel biofilm model of Pseudomonas aeruginosa for the cystic fibrosis lung
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa colonizing the lung of cystic fibrosis patients is responsible for a decline in health and poor prognosis for these patients. Once established, growth of P. aeruginosa in microcolonies makes it very difficult to eradicate the organisms by antimicrobial treatment. An artificial sputum medium was developed to mimic growth of P. aeruginosa in the cystic fibrosis lung habitat and it was found that the organisms grew in tight microcolonies attached to sputum components. Several genes, such as algD, oprF and lasR but not fliC, were required for tight microcolony formation. Among the sputum components, amino acids, lecithin, DNA, salt and low iron were required for tight microcolony formation. Amino acids were also shown to be responsible for various other cystic-fibrosis-specific phenotypes of P. aeruginosa, such as diversification of colony morphology, alterations in LPS structure and hyperexpression of OprF. Since the amino acid content of sputum is elevated in severe lung disease, it is suggested that the tight microcolony biofilm is maintained in these conditions and that they contribute to the vicious cycle of disease severity and failure to eradicate the organism. Thus, growth of P. aeruginosa in artificial sputum medium is an appropriate model of chronic lung colonization and may be useful for evaluating therapeutic procedures and studying antibiotic-resistance mechanisms.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».