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Enregistrement W2157500996 · doi:10.3389/fmicb.2012.00242

Powerful bacterial killing by buckwheat honeys is concentration-dependent, involves complete DNA degradation and requires hydrogen peroxide

2012· article· en· W2157500996 sur OpenAlexafffund
Katrina Brudzynski, Kamal Abubaker, Tony Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésHydrogen peroxideDegradation (telecommunications)DNAChemistryMicrobiologyDNA damageFood scienceBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure of bacterial cells to honey inhibits their growth and may cause cell death. Our previous studies showed a cause-effect relationship between hydroxyl radical generated from honey hydrogen peroxide and growth arrest. Here we explored the role of hydroxyl radicals as inducers of bacterial cells death. The bactericidal effect of ·OH on antibiotic-resistant clinical isolates of MRSA and VRE and standard bacterial strains of E. coli and B. subtiles was examined using a broth microdilution assay supplemented with 3'-(p-aminophenyl) fluorescein (APF) as the ·OH trap, followed by colony enumeration. Bactericidal activities of eight honeys (six varieties of buckwheat, blueberry and manuka honeys) were analyzed. The MBC/MIC ratio ≤4 and the killing curves indicated that honeys exhibited powerful, concentration-dependent bactericidal effect. The extent of killing depended on the ratio of honey concentration to bacterial load, indicating that honey dose was critical for its bactericidal efficacy. The killing rate and potency varied between honeys and ranged from over a 6-log(10) to 4-log(10) CFU/ml reduction of viable cells, equivalent to complete bacterial eradication. The maximal killing was associated with the extensive degradation of bacterial DNA. Honey concentration at which DNA degradation occurred correlated with cell death observed in the concentration-dependent cell-kill on agar plates. There was no quantitative relationship between the ·OH generation by honey and bactericidal effect. At the MBC, where there was no surviving cells and no DNA was visible on agarose gels, the ·OH levels were on average 2-3x lower than at Minimum Inhibitory Concentration (MICs) (p < 0.0001). Pre-treatment of honey with catalase, abolished the bactericidal effect. This raised possibilities that either the abrupt killing prevented accumulation of ·OH (dead cells did not generate ·OH) or that DNA degradation and killing is the actual footprint of ·OH action. In conclusion, honeys of buckwheat origin exhibited powerful, concentration-dependent bactericidal effect. The killing and DNA degradation showed a cause-effect relationship. Hydrogen peroxide was an active part of honey killing mechanism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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