Antimicrobial activity of biogenically produced spherical Se‐nanomaterials embedded in organic material against <i>Pseudomonas aeruginosa</i> and <i>Staphylococcus aureus</i> strains on hydroxyapatite‐coated surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Summary In an effort to prevent the formation of pathogenic biofilms on hydroxyapatite ( HA )‐based clinical devices and surfaces, we present a study evaluating the antimicrobial efficacy of S pherical biogenic Se‐ N anostructures Em bedded in O rganic material (Bio Se‐ NEMO ‐S) produced by Bacillus mycoides Sel TE 01 in comparison with two different chemical selenium nanoparticle (Se NP ) classes. These nanomaterials have been studied as potential antimicrobials for eradication of established HA ‐grown biofilms, for preventing biofilm formation on HA ‐coated surfaces and for inhibition of planktonic cell growth of Pseudomonas aeruginosa NCTC 12934 and Staphylococcus aureus ATCC 25923. Bio Se‐ NEMO resulted more efficacious than those chemically produced in all tested scenarios. Bio Se‐ NEMO produced by B. mycoides Sel TE 01 after 6 or 24 h of Na 2 SeO 3 exposure show the same effective antibiofilm activity towards both P. aeruginosa and S. aureus strains at 0.078 mg ml −1 (Bio Se‐ NEMO 6 ) and 0.3125 mg ml −1 (Bio Se‐ NEMO 24 ). Meanwhile, chemically synthesized Se NP s at the highest tested concentration (2.5 mg ml −1 ) have moderate antimicrobial activity. The confocal laser scanning micrographs demonstrate that the majority of the P. aeruginosa and S. aureus cells exposed to biogenic Se NP s within the biofilm are killed or eradicated. Bio Se‐ NEMO therefore displayed good antimicrobial activity towards HA ‐grown biofilms and planktonic cells, becoming possible candidates as new antimicrobials.
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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) | 0,000 | 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 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 ».