Comparative assessment of growth media and incubation conditions for enhanced recovery and isolation of Acinetobacter baumannii from aquatic matrices
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Acinetobacter baumannii causes serious multidrug resistant nosocomial infections around the world. This comprehensive comparative study was designed to assess the effect of temperature (30, 37 and 42 °C), incubation (aerobic and microaerobic) condition and selective [CHROMagar Acinetobacter (CHR) and Leeds Acinetobacter Medium (LAM)] and non-selective [Modified Karmali Agar (MKA)] growth media on the enhanced recovery of A. baumannii from a variety of water (agricultural, recreational, raw drinking intake source, pre-chlorinated and post-chlorinated wastewater effluent) samples spiked with a known number of A. baumannii cells. After spiking each water type with a known number of cells in 10 mL volume, the sample was passed through a membrane filter (pore size 0.45 μm) and filters were placed on different selective media plates and subjected to incubate at various incubation conditions. The results reported in this study show that for all water types tested (except post-chlorinated wastewater effluent), LAM was the most effective selective growth medium in combination with variable temperature and incubation conditions for yielding high recovery rates of A. baumannii cells. Overall, A. baumannii showed that it has a high adaptive capacity to grow on selective and non-selective growth media at different temperature and incubation conditions. The data described in this study suggest that no single incubation condition and growth media would efficiently recover A. baumannii from all environmental water types tested. This data also indicate that selective growth media and incubation condition can significantly affect the recovery of A. baumannii. Differences in recovery of A. baumannii observed in this study which appeared to be dependent on the temperature and environmental characteristics of incubation as well as the sample type, suggest the need for caution when comparing recovery using different protocols.
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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 | 0,000 |
| 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