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Enregistrement W3094252793 · doi:10.1039/d0tb01655a

Broad-spectrum treatment of bacterial biofilms using magneto-responsive liquid metal particles

2020· article· en· W3094252793 sur OpenAlexaff
Samuel Cheeseman, Aaron Elbourne, Rashad Kariuki, Aswin V. Ramarao, Ali Zavabeti, Nitu Syed, Andrew J. Christofferson, Ki Yoon Kwon, Woojin Jung, Michael D. Dickey, Kourosh Kalantar‐Zadeh, C. F. McConville, Russell J. Crawford, Torben Daeneke, James Chapman, Vi Khanh Truong

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilCass FoundationJack Brockhoff Foundation
Mots-clésBiofilmMonocultureMaterials scienceMetalBroad spectrumSpectrum (functional analysis)MagnetoNanotechnologyChemical engineeringMetallurgyChemistryBacteriaEcologyPhysicsBiologyPhysical chemistryCombinatorial chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation and proliferation of bacterial biofilms on surfaces, particularly those on biomedical devices, is a significant issue that results in substantial economic losses, presenting severe health risks to patients. Furthermore, heterogeneous biofilms consisting of different bacterial species can induce the increase in pathogenicity, and the resistance to antimicrobial agents due to the synergistic interactions between the different species. Heterogeneous bacterial biofilms are notoriously difficult to treat due to the presence of extracellular polymeric substances (EPS) and, in conjunction with the rapid rise of multi-drug resistant pathogens, this means that new solutions for anti-biofilm treatment are required. In this study, we investigate the application of magneto-responsive gallium-based liquid metal (GLM-Fe) nanomaterials against a broad range of Gram-positive and Gram-negative bacterial mono-species and multi-species biofilms. The GLM-Fe particles exhibit a magneto-responsive characteristic, causing spherical particles to undergo a shape transformation to high-aspect-ratio nanoparticles with sharp asperities in the presence of a rotating magnetic field. These shape-transformed particles are capable of physically removing bacterial biofilms and rupturing individual cells. Following treatment, both mono-species and multi-species biofilms demonstrated significant reductions in their biomass and overall cell viability, demonstrating the broad-spectrum application of this antibacterial technology. Furthermore, the loss of integrity of the bacterial cell wall and membranes was visualized using a range of microscopy techniques, and the leakage of intracellular components (such as nucleic acids and protein) was observed. Insights gained from this study will impact the design of future liquid metal-based biofilm treatments, particularly those that rely on magneto-responsive properties.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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