Effect of the Faradarmani Consciousness Field on the susceptibility of antibiotic-resistant human pathogenic bacteria Pseudomonas aeruginosa
Notice bibliographique
Résumé
Faradarmani Consciousness Field is one of the several Taheri Consciousness Fields (TCFs) were introduced by Mohammad Ali Taheri. TCFs do not possess a quantity, so we cannot directly measure them. However, it is possible to evaluate their effects indirectly through experimental evidence in the laboratory. The resistance of bacteria to antibiotics is a global challenge because the number of bacterial strains resistant to antibiotics has expanded yearly and has spread worldwide. It seems that novel approaches are needed to solve this problem. In this study, the effect of Faradarmani CF on the susceptibility of antibiotic-resistant Pseudomonas aeruginosa as a human bacterial pathogen was evaluated. Antibiotic susceptibility in the presence and absence of Faradarmani CF was assessed via the antimicrobial disk diffusion method. Afterward, it was used from real-time RT-PCR for evaluation of the expression level of the MexA, MexB, and OprM genes of P. aeruginosa strain overexpressing the MexAB–OprM efflux pump. According to the results of the disk diffusion test, Faradarmani CF decreased resistance to antibiotics in P. aeruginosa significantly (p<0.05). The RNA expression level of MexB and OprM genes was decreased in the Faradarmani treatment group compared with the control group (p<0.05). The RNA expression level of MexA decreased, but it was not significant (p>0.05). We showed that the drug resistance of P. aeruginosa decreased under the influence of Faradarmani CF, and it can be examined in P. aeruginosa infections in vivo and in clinical studies. In addition, it is recommended that the effects of T-Consciousness Fields on other drug-resistant pathogens be investigated.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».