Mini Review of Phytochemicals and Plant Taxa with Activity as Microbial Biofilm and Quorum Sensing Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Microbial biofilms readily form on many surfaces in nature including plant surfaces. In order to coordinate the formation of these biofilms, microorganisms use a cell-to-cell communication system called quorum sensing (QS). As formation of biofilms on vascular plants may not be advantageous to the hosts, plants have developed inhibitors to interfere with these processes. In this mini review, research papers published on plant-derived molecules that have microbial biofilm or quorum sensing inhibition are reviewed with the objectives of determining the biosynthetic classes of active compounds, their biological activity in assays, and their families of occurrence and range. The main findings are the identification of plant phenolics, including benzoates, phenyl propanoids, stilbenes, flavonoids, gallotannins, proanthocyanidins and coumarins as important inhibitors with both activities. Some terpenes including monoterpenes, sesquiterpenes, diterpenes and triterpenes also have anti-QS and anti-biofilm activities. Relatively few alkaloids were reported. Quinones and organosulfur compounds, especially from garlic, were also active. A common feature is the polar nature of these compounds. Phytochemicals with these activities are widespread in Angiosperms in temperate and tropical regions, but gymnosperms, bryophytes and pteridophytes were not represented.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».