Synergistic Effect between Colistin and Bacteriocins in Controlling Gram-Negative Pathogens and Their Potential To Reduce Antibiotic Toxicity in Mammalian Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Pathogens resistant to most conventional antibiotics are a harbinger of the need to discover novel antimicrobials and anti-infective agents and develop innovative strategies to combat them. The aim of this study was to assess the in vitro activity of colistin alone or in combination with two bacteriocins, nisin A and pediocin PA-1/AcH, against Salmonella choleraesuis ATCC 14028, Pseudomonas aeruginosa ATCC 27853, Yersinia enterocolitica ATCC 9610, and Escherichia coli ATCC 35150 (O157:H7). The strain most sensitive to colistin was enterohemorrhagic E. coli O157:H7, which was inhibited at a concentration of about 0.12 μg/ml. When nisin A (1.70 μg/ml) or pediocin PA-1/AcH (1.56 μg/ml) was combined with colistin, the concentrations required to inhibit E. coli O157:H7 were 0.01 and 0.03 μg/ml, respectively. The in vitro antigenotoxic effect of colistin was determined by using the comet assay method to measure the level of DNA damage in freshly isolated human peripheral blood leukocytes (PBLs) incubated with colistin for 1 h at 37°C. Changes in the tail extents of PBLs of about 69.29 ± 0.08 μm were observed at a final colistin concentration of about 550 ng/ml. Besides the synergistic effect, the combination of colistin (1 mg/ml) and nisin (2 mg/ml) permitted us to re-evaluate the toxic effect of colistin on Vero (monkey kidney epithelial) cells.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».