Screening phytochemical extracts of invasive Albertan weeds for anti-biofilm properties
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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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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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