The effect of essential oils on the growth of bacteria from municipal wastewater treatment
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial sensitivity to essential oils has been reported in the case of soil isolated bacteria, food isolated bacteria but there is little evidence available to support the fact that wastewater isolated bacteria show sensitivity to essential oils. Keeping in view this fact the present investigation aims to determine the wastewater isolated bacterial strains sensitivity to six commercially available plant essential oils including clove, cinnamon, oregano, tea tree, fennel, and wintergreen. The essential oils were tested against ten laboratory bacterial strains (Acinetobacter baumanii, Escherichia coli: DH5α, E.coli: AD202, Pseudomonas fluorescens, Pseudomonas poae, Pseudomonas putida, staphylococcus aureus, and Stenotrophomonas maltophilia) (2) and ten wastewater isolated bacterial strains (Acinetobacter baumanii, Acinetobacter bouretii, Aeromonas hydrophila, E.coli, Enterobacter cloaceae, Flavobacterium branchiophilum, Klebsiella pneumoniae, Pseudomonas staurtii, Serratia fonticola, and Staphylococcus muscae) using the Kirby-Bauer disc diffusion assay, and the broth tube macrodilution MIC assay. The disc-diffusion assay showed that three of the oils, clove, cinnamon and oregano, were the most effective at inhibiting the growth of all the known single isolates. The broth tube MIC assay found that the WWTP isolated bacterial strains such as E. coli, Staphylococcus muscae, Enterobacter cloaceae, Acinetobacter baumanii were most sensitive to clove oil at MIC concentration ≤ 0.52 mg/ml, cinnamon oil at MIC concentration ≤ 0.51 mg/ml, and oregano oil MIC concentration ≤ 0.47 mg/ml. Finally, wastewater microbial community samples from activated sludge, returned sludge and anaerobic digesters were reduced by 0% > 94.24%, 46% > 99%, 70% > 97% percent when tested against clove, cinnamon, and oregano oils.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».