Methylglyoxal: (active agent of manuka honey) in vitro activity against bacterial biofilms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pseudomonas aeruginosa (PA) and Staphylococcus aureus (SA) biofilms are associated with poor chronic rhinosinusitis (CRS) disease control following surgery. Manuka honey (MH) has been shown to be both an effective in vitro treatment agent for SA and PA biofilms and nontoxic to sinonasal respiratory mucosa. Methylglyoxal (MGO) has been reported to be the major antibacterial agent in MH. The effect of this agent against SA and PA biofilms has yet to be reported. Our objective was to determine the in vitro effect of MGO against biofilms of SA and PA, via in vitro testing of MGO against bacterial biofilms. METHODS: An established biofilm model was used to determine the effective concentration (EC) of MGO against 10 isolates of methicillin-resistant SA (MRSA) and PA. The EC of MGO was also determined against planktonic (free-swimming) MRSA and PA. RESULTS: For MRSA, the EC against planktonic organisms was a concentration of 0.08 mg/mL to 0.3 mg/mL whereas against the biofilm MRSA isolates, the EC ranged from 0.5 mg/mL to 3.6 mg/mL. For PA, the EC against planktonic organisms was a concentration of 0.15 mg/mL to 1.2 mg/mL for planktonic organisms whereas against the biofilm PA isolates, the EC ranged from 1.8 mg/mL to 7.3 mg/mL. CONCLUSION: MGO, a component of MH, is an effective antimicrobial agent against both planktonic and biofilm MRSA and PA organisms in vitro.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».