In Situ Confocal Raman Microscopy of Hydrated Early Stages of Bacterial Biofilm Formation on Various Surfaces in a Flow Cell
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial biofilms are precursors to biofouling by other microorganisms. Understanding their initiation may allow us to design better ways to inhibit them, and thus to inhibit subsequent biofouling. In this study, the ability of confocal Raman microscopy to follow the initiation of biofouling by a marine bacterium, Pseudoalteromonas sp. NCIMB 2021 (NCIMB 2021), in a flow cell, using optical and confocal Raman microscopy, was investigated. The base of the flow cell comprised a cover glass. The cell was inoculated and the bacteria attached to, and grew on, the cover glass. Bright field images and Raman spectra were collected directly from the hydrated biofilms over several days. Although macroscopically the laser had no effect on the biofilm, within the first 24 h cells migrated away from the position of the laser beam. In the absence of flow, a buildup of extracellular substances occurred at the base of the biofilm. When different coatings were applied to cover glasses before they were assembled into the flow cells, the growth rate, structure, and composition of the resulting biofilm was affected. In particular, the ratio of Resonance Raman peaks from cytochrome c (CC) in the extracellular polymeric substances, to the Raman phenylalanine (Phe) peak from protein in the bacteria, depended on both the nature of the surface and the age of the biofilm. The ratios were highest for 24 h colonies on a hydrophobic surface. Absorption of a surfactant with an ethyleneoxy chain into the hydrophobic coating created a surface similar to that given with a simple PEG coating, where bacteria grew in colonies away from the surface rather than along the surface, and CC:Phe ratios were initially low but increased at least fivefold in the first 48 h.
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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 ».