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-resistant Staphylococcus aureus , Vancomycin-resistant Enterococcus faecium , extended-spectrum β-lactamase Klebsiella pnumoniae , and clinical isolates of Cladosporium cladosporioides and Epicoccum 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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».