The Best-Practice Organism for Single-Species Studies of Antimicrobial Efficacy against Biofilms Is Pseudomonas aeruginosa
Notice bibliographique
Résumé
As potable water scarcity increases across the globe; it is imperative to identify energy and cost-effective processes for producing drinking-water from non-traditional sources. One established method is desalination of brackish and seawater via reverse osmosis (RO). However, the buildup of microorganisms at the water-membrane interface, known as biofouling, clogs RO membranes over time, increasing energy requirements and cost. To investigate biofouling mitigation methods, studies tend to focus on single-species biofilms; choice of organism is crucial to producing useful results. To determine a best-practice organism for studying antimicrobial treatment of biofilms, with specific interest in biofouling of RO membranes, we answered the following two questions, each via its own semi-systematic review: 1. Which organisms are commonly used to test antimicrobial efficacy against biofilms on RO membranes? 2. Which organisms are commonly identified via genetic analysis in biofilms on RO membranes? We then critically review the results of two semi-systematic reviews to identify pioneer organisms from the listed species. We focus on pioneer organisms because they initiate biofilm formation, therefore, inhibiting these organisms specifically may limit biofilm formation in the first place. Based on the analysis of the results, we recommend utilizing Pseudomonas aeruginosa for future single-species studies focused on biofilm treatment including, but not limited to, biofouling of RO membranes.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».