Competition among Escherichia coli Strains for Space and Resources
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) are a subgroup of E. coli causing human diseases. Methods to control STEC in livestock and humans are limited. These and other emerging pathogens are a global concern and novel mitigation strategies are required. Habitats populated by bacteria are subjected to competition pressures due to limited space and resources but they use various strategies to compete in natural environments. Our objective was to evaluate non-pathogenic E. coli strains isolated from cattle feces for their ability to out-compete STEC. Competitive fitness of non-pathogenic E. coli against STEC were assessed in competitions using liquid, agar, and nutrient limiting assays. Winners were determined by enumeration using O-serogroup specific quantitative PCR or a semi-quantitative grading. Initial liquid competitions identified two strong non-pathogenic competitors (O103F and O26E) capable of eliminating various STEC including O157 and O111. The strain O103F was dominant across permeable physical barriers for all tested E. coli and STEC strains indicating the diffusion of antimicrobial molecules. In direct contact and even with temporal disadvantages, O103F out-competed STEC O157E. The results suggest that O103F or the diffusible molecule(s) it produces have a potential to be used as an alternative STEC mitigation strategy, either in medicine or the food industry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle