Validating tyrosinase homologue <i>Mel</i>A as a photoacoustic reporter gene for imaging<i> Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic drug resistance is a major worldwide issue. Development of new therapies against pathogenic bacteria requires appropriate research tools for replicating and characterizing infections. Previously fluorescence and bioluminescence modalities have been used to image infectious burden in animal models but scattering significantly limits imaging depth and resolution. We hypothesize that photoacoustic imaging, which has improved depth-toresolution ratio, could be useful for visualizing MelA-expressing bacteria since MelA is a bacterial tyrosinase homologue involved in melanin production. Using an inducible expression system, E. coli expressing MelA were visibly black in liquid culture. Phosphate buffered saline (PBS), MelA-expressing bacteria (at different dilutions in PBS), and chicken embryo blood were injected in plastic tubes which were imaged using a VisualSonics Vevo LAZR system. Photoacoustic imaging at 6 different wavelengths (680, 700, 750, 800, 850 and 900nm) enabled spectral de-mixing to distinguish melanin signals from blood. The signal to noise ratio of 9x diluted MelA bacteria was 55, suggesting that ~20 bacteria cells could be detected with our system. When MelA bacteria were injected as a 100 μL bolus into a chicken embryo, photoacoustic signals from deoxy- and oxy- hemoglobin as well as MelA-expressing bacteria could be separated and overlaid on an ultrasound image, allowing visualization of the bacterial location. Photoacoustic imaging may be a useful tool for visualizing bacterial infections and further work incorporating photoacoustic reporters into infectious bacterial strains is warranted.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».