The presence of honey triggers inhibition of pseudomonas aeruginosa virulence and metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Honey is an ancient remedy with a high potency against drug-resistant bacteria, which has gained renewed interest in naturopathic medicine for its beneficial effect in treatment and prevention of wound infections. The exact antibacterial property and mode of action of honey is still unknown, however in recent years, there has been various studies focusing on the effect of honey on bacterial gene regulation. With the focus of current literature being at the molecular level, the first aim of this study was to examine the effect of honey at the cell level and its influence on the metabolism of P. aeruginosa biofilm. The second objective of this study was to test the influence of the combination of the iron chelating agent (EDTA) and honey on biofilm metabolism. P. aeruginosa metabolism in this study was analyzed through (i) siderophore excretion and (ii) monitoring of the biofilm CO2 respiration rate with a Carbon dioxide Evolution Measurement System (CEMS). The results obtained indicate that honey reduces biofilm metabolism and inhibits siderophore production, while the combination of honey and EDTA has a greater impact on biofilm metabolism, which influences P. aeruginosa iron homeostasis, inhibits siderophore production, and increases bacterial recovery time after exposure. However, when provided at concentrations lower than its inhibitory concentration, honey is used as a nutrient source for biofilm development. The results obtained illustrated the importance of the environmental conditions on biofilm metabolism, as the biofilm response varied with minor changes in the composition of their media. In summary, this study showed that biofilm cells shut down their metabolism in the presence of honey, which also inhibits bacterial siderophore production and can play an importance role on the virulence of P. aeruginosa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».