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Enregistrement W2413941879 · doi:10.3390/antibiotics9010006

Properties of an Antimicrobial Molecule Produced by an Escherichia coli Champion

2019· article· en· W2413941879 sur OpenAlexaff
Sarah-Jo Paquette, Tim Reuter

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialEscherichia coliMicrobiologyProteaseBacteriaPathogenAntimicrobial peptidesBiologyBacteriocinChemistryEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over recent decades, the number and frequency of severe pathogen infections have been increasing. Pathogen mitigation strategies in human medicine or in livestock operations are vital to combat emerging arsenals of bacterial virulence and defense mechanisms. Since the emergence of antimicrobial resistance, the competitive nature of bacteria has been considered for the potential treatment or mitigation of pathogens. Previously, we identified a strong E. coli competitor with probiotic properties producing a diffusible antimicrobial molecule(s) that inhibited the growth of Shiga toxin-producing E. coli (STEC). Our current objective was to isolate and examine the properties of this antimicrobial molecule(s). Molecules were isolated by filter sterilization after 12 h incubation, and bacterial inhibition was compared to relevant controls. Isolated antimicrobial molecule(s) and controls were subjected to temperature, pH, or protease digestion treatments. Changes in inhibition properties were evaluated by comparing the incremental cell growth in the presence of treated and untreated antimicrobial molecule(s). No treatment affected the antimicrobial molecule(s) properties of STEC inhibition, suggesting that at least one molecule produced is an efficacious microcin. The molecule persistence to physiochemical and enzymatic treatments could open a wide window to technical industry-scale applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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