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Enregistrement W2889201408 · doi:10.3389/fmicb.2018.02074

Whole Transcriptome Sequencing Analysis of the Synergistic Antimicrobial Effect of Metal Oxide Nanoparticles and Ajoene on Campylobacter jejuni

2018· article· en· W2889201408 sur OpenAlexaff
Xue Rui, Jinsong Feng, Lina Ma, Chunrong Liu, Ming Xian, Michael E. Konkel, Shuo Wang, Xiaonan Lu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCampylobacter jejuniAntimicrobialChemistryMicrobiologyTranscriptomeBiologyBacteriaBiochemistryGeneGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two metal oxide (i.e., Al2O3 and TiO2) nanoparticles and ajoene, a garlic-derived organosulfur compound, were identified to be effective antimicrobials against Campylobacter jejuni, a leading cause of human gastrointestinal diseases worldwide. A significant synergistic antimicrobial effect was observed using ajoene and Al2O3/TiO2 nanoparticles in a combined manner to cause at least 8 Log10 CFU/mL reduction of C. jejuni cells. Whole transcriptome sequencing (RNA-seq) and confocal micro-Raman spectroscopic analyses revealed the antimicrobial mechanism and identified the roles of ajoene and metal oxide nanoparticles in the synergistic treatment. Ajoene and metal oxide nanoparticles mediated a two-phase antimicrobial mechanism. Ajoene served as the inducing factor at the first phase that caused injury of cell membranes and increased the susceptibility of C. jejuni to stress. Metal oxide nanoparticles served as the active factor at the second phase that targeted sensitive cells and physically disrupted cell structure. This synergistic antimicrobial treatment demonstrates a potential to reduce the prevalence of C. jejuni and other pathogens on food contact surfaces and in the food chain.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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