Interactions of <scp><i>Pseudomonas aeruginosa</i></scp> with <scp><i>Acanthamoeba polyphaga</i></scp> Observed by Imaging Flow Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is a Gram-negative bacterium that is abundant in the environment and water systems, with strains that cause serious infections, especially in patients with compromised immune systems. In times of stress or as part of its natural life cycle, P. aeruginosa can adopt a viable but not culturable (VBNC) state, which renders it undetectable by current conventional food and water testing methods and makes it highly resistant to antibiotic treatment. Specific conditions can resuscitate these coccoid VBNC P. aeruginosa cells, which returns them to their active, virulent rod-shaped form. Underreporting the VBNC cells of P. aeruginosa by standard culture-based methods in water distribution systems may therefore pose serious risks to public health. As such, being able to accurately detect and quantify the presence of VBNC P. aeruginosa, especially in a hospital setting, is of critical importance. Herein, we describe a method to analyze VBNC P. aeruginosa using imaging flow cytometry. With this technique, we can accurately distinguish between active and VBNC forms. We also show here that association of VBNC P. aeruginosa with Acanthamoeba polyphaga results in resuscitation of P. aeruginosa to an active form within 2 h. Our approach could provide an alternative, reliable detection method of VBNC P. aeruginosa when coupled with species-specific staining. Most importantly, our experiments demonstrate that the coculture with amoebae can lead to a resuscitation of P. aeruginosa of culturable morphology after only 2 h, indicating that VBNC P. aeruginosa could potentially resuscitate in piped water (healthcare) environments colonized with amoebae. © 2019 International Society for Advancement of Cytometry.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».