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Enregistrement W2944072419

Antibacterial activity of freshwater green microalgae isolated from water bodies near abandoned mine sites in Ontario, Canada

2018· dissertation· en· W2944072419 sur OpenAlexfundaboutno aff
Gerusa N.A. Senhorinho

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésEnvironmental scienceGeographyMining engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progress of modern medicine relies on the discovery of new antibiotics. The increasing threat of antibiotic resistant bacteria, leading to an increase in morbidity and mortality of patients previously considered low risk, has highlighted the serious need for the expansion of antibiotic research and development. Historically, natural products have been the most successful source of antibiotics as they have complex and unique chemical structures and modes of action. Since most available antibiotics are originally a result of the secondary metabolism of bacteria and fungi, microorganisms from diverse environments capable of producing secondary metabolites have been and currently are being investigated for antibacterial production. Green microalgae are eukaryotic microorganisms that can be found in a very wide range of habitats, including extreme environments. These microorganisms are known to produce a series of commercially valuable compounds as a result of their secondary metabolism. The central aim of this thesis was to determine the potential of green microalgae as antibiotic producers collected (bioprospected) from water bodies near abandoned mine sites in Ontario, Canada. These water bodies exhibited a variety of chemical profiles, including high metal concentrations and low pH. Forty species of green microalgae were subsequently isolated and their extracts tested against various bacteria. The findings showed that 37.5% of these microalgae produced antibacterial compounds that seem to specifically inhibit the growth of Gram-positive bacteria, in particular the opportunistic pathogen Staphylococcus aureus. This was a higher success rate than any previous study on green microalgae. In addition, the evaluation of crude extracts of Chlamydomonas sp., the most common isolated species, demonstrated variation in antibacterial activity during cell growth. The highest antibacterial activity from this species was found in the exponential phase. Furthermore, green microalgal extracts exhibiting antibacterial activity also decreased the cell viability of malignant cells, particularly the rapidly dividing human ovarian carcinoma A2780 cells. However, the extracts did not decrease the cell viability of non-malignant cells. Taken together, the results of this thesis reveal that freshwater green microalgae from water bodies near abandoned mine sites are potential sources of antibacterial compounds against Grampositive bacteria and should be further investigated against rapidly dividing malignant cells.

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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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