Electroceutical disinfection strategies impair the motility of pathogenic <i>Pseudomonas aeruginosa</i> and <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Electrotaxis or galvanotaxis refers to the migration pattern of cells induced in response to electrical potential. Although it has been extensively studied in mammalian cells, electrotaxis has not been explored in detail in bacterial cells; information regarding the impact of current on pathogenic bacteria is severely lacking. Therefore, we designed a series of single and multi-cue experiments to assess the impact of varying currents on bacterial motility dynamics in pathogenic multi-drug resistant (MDR) strains of Pseudomonas aeruginosa and Escherichia coli using a microfluidic platform. Motility plays key roles in bacterial migration and the colonization of surfaces during the formation of biofilms, which are inherently recalcitrant to removal and resistant to traditional disinfection strategies (e.g. antibiotics). Use of the microfluidic platform allows for exposure to current, which can be supplied at a range that is biocidal to bacteria, yet physiologically safe in humans (single cue). This system also allows for multi-cue experiments where acetic acid, a relatively safe compound with anti-fouling/antimicrobial properties, can be combined with current to enhance disinfection. These strategies may offer substantial therapeutic benefits, specifically for the treatment of biofilm infections, such as those found in the wound environment. Furthermore, microfluidic systems have been successfully used to model the unique microfluidic dynamics present in the wound environment, suggesting that these investigations could be extended to more complex biological systems. Our results showed that the application of current in combination with acetic acid has profound inhibitory effects on MDR strains of P. aeruginosa and E. coli , even with brief applications. Specifically, E. coli motility dynamics and cell survival were significantly impaired starting at a concentration of 125 μA DC and 0.31% acetic acid, while P. aeruginosa was impaired at 70 μA and 0.31% acetic acid. As these strains are relevant wound pathogens, it is likely that this strategy would be effective against similar strains in vivo and could represent a new approach to hasten wound healing.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».