<i>Pseudomonas fluorescens</i> ' view of the periodic table
Notice bibliographique
Résumé
Growth in a biofilm modulates microbial metal susceptibility, sometimes increasing the ability of microorganisms to withstand toxic metal species by several orders of magnitude. In this study, a high-throughput metal toxicity screen was initiated with the aim of correlating biological toxicity data in planktonic and biofilm cells to the physiochemical properties of metal ions. To this end, Pseudomonas fluorescens ATCC 13525 was grown in the Calgary Biofilm Device (CBD) and biofilms and planktonic cells of this microorganism were exposed to gradient arrays of different metal ions. These arrays included 44 different metals with representative compounds that spanned every group of the periodic table (except for the halogens and noble gases). The minimum inhibitory concentration (MIC), minimum bactericidal concentration (MBC) and minimum biofilm eradication concentration (MBEC) values were obtained after exposing the biofilms to metal ions for 4 h. Using these values, metal ion toxicity was correlated to the following ion-specific physicochemical parameters: standard reduction-oxidation potential, electronegativity, the solubility product of the corresponding metal-sulfide complex, the Pearson softness index, electron density and the covalent index. When the ions were grouped according to outer shell electron structure, we found that heavy metal ions gave the strongest correlations to these parameters and were more toxic on average than the other classes of the ions. Correlations were different for biofilms than for planktonic cells, indicating that chemical mechanisms of metal ion toxicity differ between the two modes of growth. We suggest that biofilms can specifically counter the toxic effects of certain physicochemical parameters, which may contribute to the increased ability of biofilms to withstand metal toxicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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.
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 tête enseignante, 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 ».