Optimalizace metody vedoucí k hodnocení citlivosti biofilm formujících stafylokoků vůči kandidátním antimikrobním látkám
Notice bibliographique
Résumé
Charles University Faculty of Pharmacy in Hradec Králové Study program: Healthcare Bioanalytics Author: Bc. Adéla Diepoltová Supervisor: RNDr. Klára Konečná, Ph.D. Title of thesis: Optimization of the method for sensitivity evaluation of biofilm- forming staphylococci against candidate antimicrobial compounds Background: The aim of this thesis was to optimize approach for in vitro formation of staphylococcal biofilms on the pegs and on the wells of the 96-well panel as an analogous approach to commercially available Calgary Biofilm Device system. The aim of the Experiment 1 was to evaluate incubation conditions (such as impact of a growth medium, incubation mode, optical density of the starting bacterial inoculum and type of surface) leading to maximal biofilm formation of two biofilm producer strains with unknown biofilm phenotype and one staphylococcal strain known as strong biofilm producer. The most advisable conditions were used in incubation process of Experiment 2. This work should propose the approach leading to in vitro formation of the most voluminous staphylococcal biofilms exploitable for candidate drug antimicrobial activity testing. Methods: Spectrophotometric measurement of the crystal violet colour extracted from wells with fixed and stained Staphylococci to evaluate the ability to...
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».