Multiparameter Flow Cytometric Analysis of Antibiotic Effects on Membrane Potential, Membrane Permeability, and Bacterial Counts of <i>Staphylococcus aureus</i> and <i>Micrococcus luteus</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Although flow cytometry has been used to study antibiotic effects on bacterial membrane potential (MP) and membrane permeability, flow cytometric results are not always well correlated to changes in bacterial counts. Using new, precise techniques, we simultaneously measured MP, membrane permeability, and particle counts of antibiotic-treated and untreated Staphylococcus aureus and Micrococcus luteus cells. MP was calculated from the ratio of red and green fluorescence of diethyloxacarbocyanine [DiOC(2)(3)]. A normalized permeability parameter was calculated from the ratio of far red fluorescence of the nucleic acid dye TO-PRO-3 and green DiOC(2)(3) fluorescence. Bacterial counts were calculated by the addition of polystyrene beads to the sample at a known concentration. Amoxicillin increased permeability within 45 min. At concentrations of <1 microg/ml, some organisms showed increased permeability but normal MP; this population disappeared after 4 h, while bacterial counts increased. At amoxicillin concentrations above 1 microg/ml, MP decreased irreversibly and the particle counts did not increase. Tetracycline and erythromycin caused smaller, dose- and time-dependent decreases in MP. Tetracycline concentrations of <1 microg/ml did not change permeability, while a tetracycline concentration of 4 microg/ml permeabilized 50% of the bacteria; 4 microg of erythromycin per ml permeabilized 20% of the bacteria. Streptomycin decreased MP substantially, with no effect on permeability; chloramphenicol did not change either permeability or MP. Erythromycin pretreatment of bacteria prevented streptomycin and amoxicillin effects. Flow cytometry provides a sensitive means of monitoring the dynamic cellular events that occur in bacteria exposed to antibacterial agents; however, it is probably simplistic to expect that changes in a single cellular parameter will suffice to determine the sensitivities of all species to all drugs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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.
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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 découle