Developing a model for cystic fibrosis sociomicrobiology based on antibiotic and environmental stress
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis (CF) infections are invariably biofilm-mediated and polymicrobial, being safe to assume that a myriad of factors affects the sociomicrobiology within the CF infection site and modulate the CF community dynamics, by shaping their social activities, overall functions, virulence, ultimately affecting disease outcome. This work aimed to assess changes in the dynamics (particularly on the microbial composition) of dual-/three-species biofilms involving CF-classical (Pseudomonas aeruginosa) and unusual species (Inquilinus limosus and Dolosigranulum pigrum), according to variable oxygen conditions and antibiotic exposure. Low fluctuations in biofilm compositions were observed across distinct oxygen environments, with dual-species biofilms exhibiting similar relative proportions and P. aeruginosa and/or D. pigrum populations dominating three-species consortia. Once exposed to antibiotics, biofilms displayed high resistance profiles, and microbial compositions, distributions, and microbial interactions significantly challenged. The antibiotic/oxygen environment supported such fluctuations, which enhanced for three-species communities. In conclusion, antibiotic therapy hugely disturbed CF communities' dynamics, inducing significant compositional changes on multispecies consortia. Clearly, multiple perturbations may disturb this dynamic, giving rise to various microbiological scenarios in vivo, and affecting disease phenotype. Therefore, an appreciation of the ecological/evolutionary nature within CF communities will be useful for the optimal use of current therapies and for newer breakthroughs on CF antibiotherapy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle