Purification and characterization of antifungal lipopeptide produced by Bacillus velezensis isolated from raw honey
Notice bibliographique
Résumé
Raw honey contains a diverse microbiota originating from honeybees, plants, and soil. Some gram-positive bacteria isolated from raw honey are known for their ability to produce secondary metabolites that have the potential to be exploited as antimicrobial agents. Currently, there is a high demand for natural, broad-spectrum, and eco-friendly bio-fungicides in the food industry. Naturally occurring antifungal products from food-isolated bacteria are ideal candidates for agricultural applications. To obtain novel antifungals from natural sources, we isolated bacteria from raw clover and orange blossom honey to evaluate their antifungal-producing potential. Two Bacillus velezensis isolates showed strong antifungal activity against food-isolated fungal strains. Antifungal compound production was optimized by adjusting the growth conditions of these bacterial isolates. Extracellular proteinaceous compounds were purified via ammonium sulfate precipitation, solid phase extraction, and RP-HPLC. Antifungal activity of purified products was confirmed by deferred overlay inhibition assay. Mass spectrometry (MS) was performed to determine the molecular weight of the isolated compounds. Whole genome sequencing (WGS) was conducted to predict secondary metabolite gene clusters encoded by the two antifungal-producing strains. Using MS and WGS data, we determined that the main antifungal compound produced by these two Bacillus velezensis isolates was iturin A, a lipopeptide exhibiting broad spectrum antifungal activity.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».