Critical Assessment of Methods to Quantify Biofilm Growth and Evaluate Antibiofilm Activity of Host Defence Peptides
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms are multicellular communities of bacteria that can adhere to virtually any surface. Bacterial biofilms are clinically relevant, as they are responsible for up to two-thirds of hospital acquired infections and contribute to chronic infections. Troublingly, the bacteria within a biofilm are adaptively resistant to antibiotic treatment and it can take up to 1000 times more antibiotic to kill cells within a biofilm when compared to planktonic bacterial cells. Identifying and optimizing compounds that specifically target bacteria growing in biofilms is required to address this growing concern and the reported antibiofilm activity of natural and synthetic host defence peptides has garnered significant interest. However, a standardized assay to assess the activity of antibiofilm agents has not been established. In the present work, we describe two simple assays that can assess the inhibitory and eradication capacities of peptides towards biofilms that are formed by both Gram-positive and negative bacteria. These assays are suitable for high-throughput workflows in 96-well microplates and they use crystal violet staining to quantify adhered biofilm biomass as well as tetrazolium chloride dye to evaluate the metabolic activity of the biofilms. The effect of media composition on the readouts of these biofilm detection methods was assessed against two strains of Pseudomonas aeruginosa (PAO1 and PA14), as well as a methicillin resistant strain of Staphylococcus aureus. Our results demonstrate that media composition dramatically alters the staining patterns that were obtained with these dye-based methods, highlighting the importance of establishing appropriate biofilm growth conditions for each bacterial species to be evaluated. Confocal microscopy imaging of P. aeruginosa biofilms grown in flow cells revealed that this is likely due to altered biofilm architecture under specific growth conditions. The antibiofilm activity of several antibiotics and synthetic peptides were then evaluated under both inhibition and eradication conditions to illustrate the type of data that can be obtained using this experimental setup.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».