Single- and Dual-Species Biofilm Formation by Shiga Toxin-Producing Escherichia coli and Salmonella, and Their Susceptibility to an Engineered Peptide WK2
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) and Salmonella enterica are important foodborne pathogens capable of forming both single- and multi-species biofilms. In this study, the mono- and dual-species biofilms were formed by STEC O113:H21 and Salmonella enterica serovar Choleraesuis 10708 on stainless steel in the presence of beef juice over 5 d at 22 °C. The dual-species biofilm mass was substantially (p < 0.05) greater than that produced by STEC O113:H21 or S. Choleraesuis 10708 alone. However, numbers (CFU/mL) of S. Choleraesuis 10708 or STEC O113:H21 cells in the dual-species biofilm were (p < 0.05) lower than their respective counts in single-species biofilms. In multi-species biofilms, the sensitivity of S. Choleraesuis 10708 to the antimicrobial peptide WK2 was reduced, but it was increased for STEC O113:H21. Visualization of the temporal and spatial development of dual-species biofilms using florescent protein labeling confirmed that WK2 reduced cell numbers within biofilms. Collectively, our results highlight the potential risk of cross-contamination by multi-species biofilms to food safety and suggest that WK2 may be developed as a novel antimicrobial or sanitizer for the control of biofilms on stainless steel.
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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) | 0,000 | 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.
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 ».