Effects of ibuprofen and tetracyline on extracellular polymer production
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular polymer substances (EPS) comprised of proteins, carbohydrates, and other biomolecules, are important for microbiological communities. The EPS provides benefits to wastewater treatment communities (WWTC) such as antibiotic resistance, and community structure. Therefore EPS can be viewed as a valuable health marker of WWTC and therefore it is important to determine effects of contaminants entering wastewater treatment plants (WWTPs) on EPS. WWTC were exposed to the non‐steroidal anti‐inflammatory drug (NSAID) Ibuprofen at 16 ng/mL and 100 ng/mL, and the antibiotic tetracycline at 50 ng/mL to determine how EPS and growth were affected. EPS was analyzed using high performance liquid chromatography (HPLC), Bradford protein analysis, and Anthrone carbohydrate analysis. It was determined that EPS content was lower at both Ibuprofen concentrations, enhanced with tetracycline, and comparable to control when both were present. Changes could not be linked to protein or carbohydrate concentration. Growth inhibition occurred in the presence of both drugs but not each individually, suggesting that Ibuprofen may increase tetracycline sensitivity through EPS inhibition.
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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 ».