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 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) | 0,000 | 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 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 ».