Characterization of Actinobacterial Communities from Arauca River Sediments (Colombia) Reveals Antimicrobial Potential Presented in Low Abundant Isolates
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: New strategies have been arisen to set a rapid and effective screening for selection of microorganism with bioactive potential. This study suggests that combination of physicochemical pretreatments and taxonomic dereplication of microbial collections through MALDI-TOF MS, facilitates the detection of low abundance actinobacteria with potential as a source of antimicrobial agents. Material and Methods: An unstudied microbial community from a tropical river sediment in Colombian Orinoquía is described, applying an extended cultivation strategy using physicochemical pretreatments, biological screenings and taxonomic dereplication through MALDI-TOF MS approach. Results: Actinobacteria-like isolates (790) were growth and their antimicrobial activity was assessed against methicillin-resistantStaphylococcus aureus, Vancomycin-resistantEnterococcus faecium, extended-spectrum β-lactamaseKlebsiella pnumoniae, and clinical isolates ofCladosporium cladosporioidesandEpicoccum nigrum.Seventy-eight isolates, belonging to the Streptomycetaceae family according to 16S rDNA analysis were found to have antimicrobial activity and were categorized as low abundance actinobacteria by MALDI-TOF MS. Conclusion: The results suggest that combination of physicochemical pretreatments and taxonomic dereplication of microbial collections through MALDI-TOF MS, facilitates the detection of low abundance actinobacteria with potential as a source of antimicrobial agents.
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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 | 0,001 | 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 ».