Inhibition of<i> Pseudomonas aeruginosa</i> Biofilm Formation by Traditional Chinese Medicinal Herb<i> Herba patriniae</i>
Notice bibliographique
Résumé
New antimicrobial agents are urgently needed to treat infections caused by drug-resistant pathogens and by pathogens capable of persisting in biofilms. The aim of this study was to identify traditional Chinese herbs that could inhibit biofilm formation of Pseudomonas aeruginosa, an important human pathogen that causes serious and difficult-to-treat infections in humans. A luxCDABE-based reporter system was constructed to monitor the expression of six key biofilm-associated genes in P. aeruginosa. The reporters were used to screen a library of 36 herb extracts for inhibitory properties against these genes. The results obtained indicated that the extract of Herba patriniae displayed significant inhibitory effect on almost all of these biofilm-associated genes. Quantitative analysis showed that H. patriniae extract was able to significantly reduce the biofilm formation and dramatically altered the structure of the mature biofilms of P. aeruginosa. Further studies showed H. patriniae extract decreased exopolysaccharide production by P. aeruginosa and promoted its swarming motility, two features disparately associated with biofilm formation. These results provided a potential mechanism for the use of H. patriniae to treat bacterial infections by traditional Chinese medicines and revealed a promising candidate for exploration of new drugs against P. aeruginosa biofilm-associated infections.
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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) | 0,001 | 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 ».