Interaction between a Broad-spectrum Antibiotic and Silver Nanoparticles in a Human Gut Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
The antimicrobial properties of engineered silver nanoparticles (AgNPs) have led to their wide use in diverse consumer products.Ampicillin too, acts as a broad-spectrum antibiotic and thus is prescribed for the treatment of many common infections, but with the problematic emergence of ampicillin-resistant bacteria.As a consequence, there has been some interest in the combination of these two distinct chemistries prompted by the clinical challenge of resistance.Prior to trials of combination therapy, however, it is important to understand the impact on human microbiomes.Here we investigated the effect of ampicillin and AgNPs, both individually and in a combined therapy on a human intestinal ecosystem known as a defined experimental community (DEC-60).The DEC-60 consortia was co-treated with a concentration of AgNPs (50 mg/L) known to have a minimal impact, and a broad range of the antibiotic up to the clinical dose (6 mg/L).The addition of AgNPs to sub-clinical doses of ampicillin (0.06 and 0.6 mg/L) had a significantly impact (p<0.001-0.05) on gas production (%CO 2 and %N 2 ) and changed the composition of fatty acid methyl ester signatures so that they were distinct from each individual antimicrobial, as well as un-treated control cultures.DNA sequencing, supported by multidimensional scaling analysis, confirmed the community shift and showed distinct phylogenetic distributions at different concentrations of ampicillin, depending on the presence of AgNPs.Together, these results suggest that the antibacterial efficacy of sub-clinical doses of ampicillin was increased by AgNPs, possibly due to the synergistic effect of damage to the bacterial cell walls.Not only does this analysis provide insight into AgNP toxicity, it offers some promise that combined antimicrobial therapies may have value in a clinical setting.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».