Paeoniflorin reduce <i>luxS</i>/AI-2 system-controlled biofilm formation and virulence in <i>Streptococcus suis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus suis (S. suis), more specifically serotype 2, is a bacterial pathogen that threatens the lives of pigs and humans. Like many other pathogens, S. suis exhibits quorum sensing (QS) system-controlled virulence factors, such as biofilm formation that complicates treatment. Therefore, impairing the QS involving LuxS/AI-2 cycle in S. suis, may be a promising alternative strategy for overcoming S. suis infections. In this study, we investigated paeoniflorin (PF), a monoterpenoid glycoside compound extracted from peony, as an inhibitor of S. suis LuxS/AI-2 system. At a sub-minimal inhibitory concentration (MIC) (1/16 MIC; 25 μg/ml), PF significantly reduced biofilm formation by S. suis through inhibition of extracellular polysaccharide (EPS) production, without affecting bacterial growth. Moreover, evidence was brought that PF reduces AI-2 activity in S. suis biofilm. Molecular docking indicated that LuxS may be the target of PF. Monitoring LuxS enzymatic activity confirmed that PF had a partial inhibitory effect. Finally, we showed that the use of PF in a mouse model can relieve S. suis infections. This study highlighted the anti-biofilm potential of PF against S. suis, and brought evidence that it may as an inhibitor of the LuxS/AI-2 system to prevent S. suis biofilm-related infections. PF can thus be used as a new type of natural biofilm inhibitor for clinical application.
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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) | 0,001 | 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 ».