Paeoniflorin combined with norfloxacin ameliorates drug-resistant <i>Streptococcus suis</i> infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increased resistance of bacterial pathogens to fluoroquinolones (FQs), such as norfloxacin and ciprofloxacin, supports the need to develop new antibacterial drugs and combination therapies using conventional antibiotics. The LuxS/AI-2 quorum sensing (QS) system can regulate the complex group behaviour of Streptococcus suis and impact its susceptibility to FQs. OBJECTIVES: We investigated the combination of paeoniflorin and norfloxacin as a novel and effective strategy against FQ-resistant S. suis. METHODS: FIC, AI-2 activity assay, real-time RT-PCR and biofilm inhibition assays were performed to investigate the in vitro effect of paeoniflorin combined with norfloxacin. Mouse protection and mouse anti-infection assays were performed to investigate the in vivo effect of paeoniflorin combined with norfloxacin. RESULTS: FIC results showed that paeoniflorin and norfloxacin exert a synergistic bactericidal effect. Evidence was brought that paeoniflorin reduces the S. suis AI-2 activity and significantly down-regulates the transcription of the FQ efflux pump gene. In addition, paeoniflorin can inhibit biofilm formation, thereby promoting the ability of norfloxacin to kill S. suis. Finally, we showed in a mouse model that paeoniflorin in association with norfloxacin is effective to treat S. suis infections. CONCLUSIONS: This study highlighted the inhibitory potential of paeoniflorin on the LuxS/AI-2 QS system of S. suis, and provided evidence that it can inhibit the FQ efflux pump and prevent biofilm formation to cooperate with norfloxacin in the treatment of resistant S. suis-related infections.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».