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Enregistrement W4323656292 · doi:10.1139/cjm-2023-0014

The formation mechanism of <i>Bacillus subtilis</i> biofilm surface morphology under competitive environment

2023· article· en· W4323656292 sur OpenAlexvenueno aff
Xianyong Li, Rui Kong, Jiankun Wang, Jin Wu, Ketai He, Xiaoling Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHebrew University of JerusalemNational Natural Science Foundation of ChinaHarvard University
Mots-clésBacillus subtilisBiofilmMorphology (biology)MicrobiologyBacillalesBacillaceaeChemistryMechanism (biology)BacteriaBiologyBiophysicsZoologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Material properties and growth environments affect the surface morphology of biofilms. Taken the biofilm growing in competitive environments as the object, which is compared with the single biofilm, we find that the competitive environment has an impact on the biofilm thickness and wrinkle patterns. Through diffusion-limited growth theoretical model analysis, it shows that the competitive environment is caused by cells competing for nutrition, and the competitive environment reacts on biofilms, which affect the phenotypic differentiation, causing changes in the stiffness of the biofilm. Using the theoretical and finite element simulation, we compare these results of bi-layer and tri-layer film-substrate models with experimental observations, and find that tri-layer film-substrate model is in line with the reality, which means that the layer between the biofilm and substrate plays an import role for wrinkle formation. Based on the above analysis, we further study effects of biofilm stiffness and interlayer thickness on wrinkles under competitive environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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