Competitive, Inhibitory and Mutually Existing Interaction Mapping of Secondary Metabolites in Filamentous Fungi
Notice bibliographique
Résumé
Natural products are compounds that are produced by living organisms, such as bacteria and fungi. These compounds are essential for advancements in the medical field, such as the discovery of new antibiotics. When living organisms like bacteria and fungi interact with one another, they can be forced to compete for resources to survive (antagonistic) or cooperate (synergistic). It is through these relationships that new metabolites can be produced and subsequently observed. The current research on co-culturing between bacterial and fungal species is limited, thus there are many possible undiscovered metabolites. Therefore, co-culturing of this nature can be analyzed using mass spectrometry for new natural product discovery. While typical methods for microorganism culturing can be applied to co-culturing, alternatively forcing species to interact in an artificially constructed growth chamber can offer interesting insights and changes to the metabolite profile. Herein, a 3D-printed artificial chamber was created to observe the growth and interaction of each species in diverse locations, thus allowing a spatiotemporal map of natural product growth to be generated through spectral analysis. In this work, spectral analysis is conducted using the Liquid Micro-Junction Surface Sampling Probe (LMJ-SSP), which allows for non-destructive sampling of the microorganism interactions. As a result, sampling can be conducted repeatedly at different times in growth development, as well as at diverse locations throughout the chamber. Ultimately, the further exploitation of both the competitive and synergistic relationship of microorganism growth within this chamber will offer novel insights into natural product discovery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».