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Enregistrement W4281483465 · doi:10.1007/s12602-022-09928-2

Assessing the Activity of Antimicrobial Peptides Against Common Marine Bacteria Located in Rotifer (Brachionus plicatilis) Cultures

2022· article· en· W4281483465 sur OpenAlexaff
Chelsea L. Woods, Lindsey Woolley, Gavin J. Partridge, Mengqi Chen, Evan F. Haney, Robert E. W. Hancock, Nicky Buller, Andrew Currie

Notice bibliographique

RevueProbiotics and Antimicrobial Proteins · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMurdoch UniversityDepartment of Primary Industries and Regional Development, Government of Western AustraliaFisheries Research and Development Corporation
Mots-clésBrachionusRotiferBiologyAntimicrobialMicrobiologyBacteriaZoologyEcologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rotifers are used as the first feed for marine fish larvae and are grown in large cultures that have high loads of organic matter and heterotrophic bacteria; these bacteria are passed on to the developing fish larvae and can potentially lead to bacterial infections. A modified minimum inhibitory concentration (MIC) protocol for antimicrobial peptides was used to determine the potency of ten antimicrobial peptides (AMPs) in artificial seawater relevant to a rotifer culture (salinity of 25‰) against common marine pathogens. All of the AMPs had antimicrobial activity against the bacterial isolates when the salt concentration was approximately zero. However, in high salt concentrations, the majority of the AMPs had an MIC value greater than 65 µg mL −1 in artificial seawater (25‰). The only exceptions were 2009 (32.5 µg mL −1 ) and 3002 (32.5 µg mL −1 ) against Vibrio rotiferianus and Tenacibaculum discolor , respectively. The selected synthetic AMPs were not effective at reducing the bacterial load in brackish salt concentrations of a typical commercial rotifer culture (25‰).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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