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Enregistrement W3107151958 · doi:10.3390/microorganisms8111837

Evaluating the Effects of Disinfectants on Bacterial Biofilms Using a Microfluidics Flow Cell and Time-Lapse Fluorescence Microscopy

2020· article· en· W3107151958 sur OpenAlexaff
Miloš Legner, James Jonkman, Dean Swift

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsFluorescence microscopeBiofilmMicroscopyNanotechnologyFluorescenceMaterials scienceChemistryBiologyBacteriaOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A commercially available microfluidics flow cell was utilized together with widefield fluorescence microscopy to evaluate the effects of disinfectants on bacterial strains. The flow cell's inner surface supports the formation of biofilms of numerous bacterial species. The modular setup of the flow cell accessories allows connection to syringes, pumps and collection vials, facilitating aseptic experiments in a controlled fluidics environment which can be documented with precisely timed microscopy imaging. The flow cell is inoculated with a suspension of bacteria in a nutrient medium and incubated for several days allowing bacterial cells to form a biofilm. Shortly before performing an assay, the biofilm is labelled with a dual-fluorescent DNA probe which distinguishes unharmed and damaged bacteria. Then a disinfectant sample (or control) is gently injected and time-lapse imaging is used for quantifying the course of bacterial biomass response. We use a simplified widefield microscopy method that allows intensive recording and quantification of time series of two-dimensional frames for tracking the course of disinfectant action on a variety of microbial strains. This procedure has potential for the rapid evaluation of novel products.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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