Monitoring of bacterial film formation and its breakdown with an angular-based surface plasmon resonance biosensor
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial biofilms are a leading cause of infection in health-care settings. Surface plasmon resonance (SPR) biosensors stand as valuable tools not only for the detection of biological entities and the characterisation of biomaterials but also as a suitable means to monitor bacterial film formation. This article reports on a proof-of-concept study for the use of an angular-based SPR biosensor for the monitoring of bacterial cell growth and biofilm formation and removal under the effect of different cleaning agents. The benefit of this custom-made SPR instrument is that it records simultaneously both the critical and resonant angles. This provides unique information on the growth of bacterial cells which is otherwise not obtainable with commonly used intensity-based SPR systems. The results clearly showed that a multilayer biofilm can be formed in 48 hours and the steps involved can be monitored in real-time with the SPR instrument through the measurement of the refractive index change and following the evolution in the shape of the SPR curve. The number, the depth and the sharpness of the reflection ripples varied as the film became thicker. Simulation results confirmed that the number of layers of bacteria affected the number of ripples at the critical angle. Real-time monitoring of the film breakdown with three cleaning agents indicated that bleach solution at 4.5% was the most effective in disrupting the biofilm from the gold sensor. Our overall findings suggest that the SPR biosensor with angular modulation presented in this article can perform real-time monitoring of biofilm formation and has the potential to be used as a platform to test the efficiency of disinfectants.
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 | 0,000 | 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 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 ».