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Enregistrement W2809581758

Optimalizace metodiky vedoucí k hodnocení citlivosti biofilm formujících mikrobiálních agens vůči látkám s antimikrobním potenciálem

2018· dissertation· cs· W2809581758 sur OpenAlexaboutno aff
Jana Roubalová

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2018
Typedissertation
Languecs
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsBusiness administrationPhysicsBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Charles University Faculty of Pharmacy in Hradec Králové Study program: Pharmacy Candidate: Jana Roubalová Consultant: RNDr. Klára Konečná, Ph.D. Title of thesis: Optimization of methods for sensitivity evaluation of biofilm-forming microbial agents towards substances with antimicrobial potential Background: The aim of this diploma thesis was to optimize the methodical approach to the production of yeast biofilms in vitro on the so-called pegs and the walls of the wells of the 96-well panel. This biofilm formation system should be an analogous approach to the commercially available Calgary Biofilm Device. 10 strains of Candida yeast and 4 different culture media (nutritionally poor / rich) were used to optimize the methodology. Both the reference strains and the clinical isolates were among the yeast strains tested. Methods: The ability to form yeast biofilms by different strains in different culture media was evaluated by the approach of fixation, staining of the formed biofilms by crystal violet and extraction and spectrophotometric measurement of the intensity of the extracted color. Results: Individual strains, after cultivation in different media, were categorized according to their ability to form biofilm. Larger yeast adherence occurs in the wells than on pegs where the yeast adhered very...

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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