Modular 3D-Printed Peg Biofilm Device for Flexible Setup of Surface-Related Biofilm Studies
Notice bibliographique
Résumé
Medical device-related biofilms are a major cause of hospital-acquired infections, especially chronic infections. Numerous diverse models to study surface-associated biofilms have been developed; however, their usability varies. Often, a simple method is desired without sacrificing throughput and biological relevance. Here, we present an in-house developed 3D-printed device (FlexiPeg) for biofilm growth, conceptually similar to the Calgary Biofilm device but aimed at increasing ease of use and versatility. Our device is modular with the lid and pegs as separate units, enabling flexible assembly with up- or down-scaling depending on the aims of the study. It also allows easy handling of individual pegs, especially when disruption of biofilm populations is needed for downstream analysis. The pegs can be printed in, or coated with, different materials to create surfaces relevant to the study of interest. We experimentally validated the use of the device by exploring the biofilms formed by clinical strains of Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae , commonly associated with device-related infections. The biofilms were characterized by viable cell counts, biomass staining, and scanning electron microscopy (SEM) imaging. We evaluated the effects of different additive manufacturing technologies, 3D printing resins, and coatings with, for example, silicone, to mimic a medical device surface. The biofilms formed on our custom-made pegs could be clearly distinguished based on species or strain across all performed assays, and they corresponded well with observations made in other models and clinical settings, for example, on urinary catheters. Overall, our biofilm device is a robust, easy-to-use, and relevant assay, suitable for a wide range of applications in surface-associated biofilm studies, including materials testing, screening for biofilm formation capacity, and antibiotic susceptibility testing.
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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 ».