Inhibition of AI-2 Quorum Sensing and Biofilm Formation in Campylobacter jejuni by Decanoic and Lauric Acids
Notice bibliographique
Résumé
Campylobacter jejuni is a major bacterial cause of human diarrheal diseases worldwide. Despite its sensitivity to environmental stresses, C. jejuni ubiquitously distributes throughout poultry production chains. Biofilm formation mediated by quorum sensing is suggested to be critical to the survival of C. jejuni in agroecosystem. C. jejuni possesses LuxS, the enzyme involved in the production of autoinducer-2 (AI-2) signaling molecules. In this study, two fatty acids, namely decanoic acid and lauric acid, were identified to be effective in inhibiting AI-2 activity of C. jejuni. Both decanoic acid and lauric acid at 100 ppm inhibited ∼90% AI-2 activity (P < 0.05) of C. jejuni without bacterial inactivation. The biofilm biomass of two C. jejuni strains was reduced by 10–50% (P < 0.05) after treatment by both fatty acids, while increased biofilm formation was observed for one C. jejuni strain. In addition, both fatty acids effectively reduced the motility of all tested C. jejuni strains. These findings can aid in developing alternative C. jejuni control strategies in agri-food and clinical settings.
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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) | 0,001 | 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 ».