Virulence Attributes and Host Response Assays for Determining Pathogenic Potential of Pseudomonas Strains Used in Biotechnology
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas species are opportunistically pathogenic to humans, yet closely related species are used in biotechnology applications. In order to screen for the pathogenic potential of strains considered for biotechnology applications, several Pseudomonas strains (P.aeruginosa (Pa), P.fluorescens (Pf), P.putida (Pp), P.stutzeri (Ps)) were compared using functional virulence and toxicity assays. Most Pa strains and Ps grew at temperatures between 28°C and 42°C. However, Pf and Pp strains were the most antibiotic resistant, with ciprofloxacin and colistin being the most effective of those tested. No strain was haemolytic on sheep blood agar. Almost all Pa, but not other test strains, produced a pyocyanin-like chromophore, and caused cytotoxicity towards cultured human HT29 cells. Murine endotracheal exposures indicated that the laboratory reference strain, PAO1, was most persistent in the lungs. Only Pa strains induced pro-inflammatory and inflammatory responses, as measured by elevated cytokines and pulmonary Gr-1 -positive cells. Serum amyloid A was elevated at ≥ 48 h post-exposure by only some Pa strains. No relationship was observed between strains and levels of peripheral leukocytes. The species designation or isolation source may not accurately reflect pathogenic potential, since the clinical strain Pa10752 was relatively nonvirulent, but the industrial strain Pa31480 showed comparable virulence to PAO1. Functional assays involving microbial growth, cytotoxicity and murine immunological responses may be most useful for identifying problematic Pseudomonas strains being considered for biotechnology applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».