Efficacy of acidic and basic electrolyzed water in eradicating <i>Staphylococcus aureus</i> biofilm
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus aureus is a major pathogen. It can form biofilm on the surfaces of medical devices and food equipment, which makes it more difficult to eradicate. To develop a novel method to eradicate S. aureus biofilm, the effects of electrolyzed water on removing and killing S. aureus biofilm were investigated in this study. By using a biofilm biomass assay with safranin staining and visualization of biofilm architecture with scanning electron microscopy, it was shown that basic electrolyzed water (BEW) could effectively remove established biofilm. The pH of electrolyzed water affected removal efficacy. Using a biofilm viability assay with 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide staining, acidic electrolyzed water (AEW) efficiently killed biofilm-imbedded S. aureus. The available chlorine in AEW may be a main contributing factor for bactericidal activity. Additionally, BEW had a removal efficacy for S. aureus biofilm equivalent to 2% NaOH, and AEW had a bactericidal capability for S. aureus in biofilm equivalent to 2% HCl. These data suggested that AEW and BEW could be applied as a bactericide and removing agent for S. aureus in biofilm, respectively.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».