Screening phytochemical extracts of invasive Albertan weeds for anti-biofilm properties
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms, complex bacterial communities encased in a secreted matrix, are highly pervasive and problematic in health care settings. This lifestyle allows bacteria to anchor in a particular location and provides high intrinsic antibiotic resistance to the biofilm community, rendering biofilm infections difficult to remove once established. Effective anti-biofilm compounds for clinical use are lacking and are urgently needed. Plants may be an excellent natural source of anti-biofilm compounds given the prevalence of phytochemicals used as a defence mechanism. However, despite their rich phytochemical diversity, plants, and invasive weeds especially, have remained understudied for their anti-biofilm properties. In this study, we screened phytochemical extracts from invasive Albertan weeds for anti-biofilm properties against Escherichia coli, Bacillus licheniformis, Pseudomonas aeruginosa, and Staphylococcus aureus biofilms by testing the capability of the plant extracts to inhibit biofilm formation. Single-species adherent biofilms were grown in liquid culture in 96-well microtiter plates, and were exposed to increasing concentrations of a single plant extract during biofilm formation. To quantify total biofilm biomass, biofilms were stained with crystal violet and absorbance was measured at 595 nm. Preliminary analysis identified novel anti-biofilm activity in tested extracts, including an ethyl acetate extract from Leafy Spurge flowers and leaves. This work will contribute to existing knowledge of phytochemicals with anti-biofilm properties, which can be further developed into therapeutic treatments. In addition, this project provides preliminary identification of these compounds in invasive Albertan weeds, laying the groundwork for future studies on these extracts. Department: Biology Faculty Mentor: Dr. Kimberley Harcombe
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».