Quantitative assessment of individual populations within polymicrobial biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Selecting appropriate tools providing reliable quantitative measures of individual populations in biofilms is critical as we now recognize their true polymicrobial and heterogeneous nature. Here, plate count, quantitative real-time polymerase chain reaction (q-PCR) and peptide nucleic acid probe-fluorescence in situ hybridization (PNA-FISH) were employed to quantitate cystic fibrosis multispecies biofilms. Growth of Pseudomonas aeruginosa, Inquilinus limosus and Dolosigranulum pigrum was assessed in dual- and triple-species consortia under oxygen and antibiotic stress. Quantification methods, that were previously optimized and validated in planktonic consortia, were not always in agreement when applied in multispecies biofilms. Discrepancies in culture and molecular outcomes were observed, particularly for triple-species consortia and antibiotic-stressed biofilms. Some differences were observed, such as the higher bacterial counts obtained by q-PCR and/or PNA-FISH (≤4 log10 cells/cm2) compared to culture. But the discrepancies between PNA-FISH and q-PCR data (eg D. pigrum limited assessment by q-PCR) demonstrate the effect of biofilm heterogeneity in method’s reliability. As the heterogeneity in biofilms is a reflection of a myriad of variables, tailoring an accurate picture of communities´ changes is crucial. This work demonstrates that at least two, but preferentially three, quantification techniques are required to obtain reliable measures and take comprehensive analysis of polymicrobial biofilm-associated infections.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».