Membrane damage-responsive biosensors for the discovery of antimicrobials from Lenzites betulina and Haploporus odorus
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic resistance of pathogens to antibiotics is a growing concern in medical treatment of infections. Conventional methods for antimicrobial screening relies on using disc diffusion to observe zones of inhibition. However, this method is not sensitive enough to possibly detect sub-lethal activities. We have developed biosensors in Pseudomonas aeruginosa that produce light from transcriptional lux fusions in response to compounds that damage the outer membrane. Sub-lethal exposure to antimicrobial peptides, the antibiotic cycloserine, and cation chelators induces the expression of arnC::lux (PA3553) and speE2::lux (PA4774). These genes encode outer surface modifications that ultimately protect the P. aeruginosa outer membrane from exposure to sub-lethal concentrations of membrane-active compounds. We used high throughput screening in 96 well micro plate format to test the culture supernatants from a panel of fungal species isolated in Alberta. Preliminary results showed a significant induction of both strains of lux biosensors in 23 of the 29 fungal species screened. Due to the significant amount of biosensor induction induced by the supernatants from Lenzites betulina and Haploporus odorus, efforts have been directed to the purification, isolation and classification of the active component of the supernatant. Whole genome sequencing has become necessary in order to properly analyze the mass spectrometry results that have already been obtained. In a short period of time, it has been possible to quickly and more accurately detect sub-lethal concentrations of antimicrobial compounds that might have been over looked if tradition methods, such as disc diffusion, had been employed. * Indicates faculty mentor
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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