Sodium Salicylate Influences the Pseudomonas aeruginosa Biofilm Structure and Susceptibility Towards Silver
Notice bibliographique
Résumé
Hard-to-heal wounds are typically infected with biofilm-producing microorganisms, such as Pseudomonas aeruginosa, which strongly contribute to delayed healing. Due to the global challenge of antimicrobial resistance, alternative treatment strategies are needed. Here, we investigated whether inhibition of quorum sensing (QS) by sodium salicylate in different P. aeruginosa strains (QS-competent, QS-mutant, and chronic wound strains) influences biofilm formation and tolerance to silver. Biofilm formation was evaluated in simulated serum-containing wound fluid in the presence or absence of sodium salicylate (NaSa). Biofilms were established using a 3D collagen-based biofilm model, collagen coated glass, and the Calgary biofilm device. Furthermore, the susceptibility of 48-h-old biofilms formed by laboratory and clinical strains in the presence or absence of NaSa towards silver was evaluated by assessing cell viability. Biofilms formed in the presence of NaSa were more susceptible to silver and contained reduced levels of virulence factors associated with biofilm development than those formed in the absence of NaSa. Biofilm aggregates formed by the wild-type but not the QS mutant strain, were smaller and less heterogenous in size when grown in cultures with NaSa compared to control. These data suggest that NaSa, via a reduction of cell aggregation in biofilms, allows the antiseptic to become more readily available to cells.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».