Efficacy of Individual Bacteriophages Does Not Predict Efficacy of Bacteriophage Cocktails for Control of Escherichia coli O157
Notice bibliographique
Résumé
Effectiveness of bacteriophages AKFV33 ( Tequintavirus , T5) and AHP24 ( Rogunavirus , T1), wV7 ( Tequatrovirus , T4), and AHP24S ( Vequintavirus , rV5), as well as 11 cocktails of combinations of the four phages, were evaluated in vitro for biocontrol of six common phage types of Escherichia coli O157 (human and bovine origins) at different multiplicities of infection (MOIs; 0.01–1,000), temperatures (37 or 22°C), and exposure times (10–22 h). Phage efficacy against O157 was highest at MOI 1,000 ( P < 0.001) and after 14-18 h of exposure at 22°C ( P < 0.001). The activity of individual phages against O157 did not predict the activity of a cocktail of these phages even at the same temperature and MOI. Combinations of phages were neutral (no better or worse than the most effective constituent phages acting alone), displayed facilitation (greater efficacy than the most effective constituent phages acting alone), or antagonistic (lower efficacy than the most effective constituent phages acting alone). Across MOIs, temperatures, exposure time, and O157 strains, a cocktail of T1, T4, and rV5 was most effective ( P < 0.05) against O157, although T1 and rV5 were less effective ( P < 0.001) than other individual phages. T5 was the most effective individual phages ( P < 0.05), but was antagonistic to other phages, particularly rV5 and T4 + rV5. Interactions among phages were influenced by phage genera and phage combination, O157 strains, MOIs, incubation temperatures, and times. Based on this study, future development of phage cocktails should, as a minimum, include confirmation of a lack of antagonism among constituent phages and preferably confirmation of facilitation or synergistic effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».