High-throughput screening of natural compounds for prophage induction in controlling pathogenic bacteria in food
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The clean label trend emphasizes the need for natural approaches to combat pathogenic bacteria in food. This study explores the potential of inducing prophages within bacterial genomes as a novel strategy to control pathogenic and spoilage bacterial growth. Methods: A luminescence-based high-throughput assay was developed to identify natural compounds capable of inducing prophages. Bioactive compounds from four chemical libraries were screened at a final concentration of 10 µM. The assay measured luminescence production in Escherichia coli BR513, a genetically modified strain producing β-galactosidase upon prophage λ induction. Luminescence values were normalized to cell concentration (OD600) and the interquartile mean of each 384-well plate. A cut-off for normalized luminescence values, set at 2.25 standard deviations above the mean, defined positive prophage induction. Results: Four naturally-derived compounds (osthol, roccellic acid, galanginee, and sclareol) exhibited positive prophage induction, along with previously identified inducers, rosemary, and gallic acid. Dose-response experiments were conducted to determine optimal concentrations for prophage induction. However, the results could not distinguish between prophage-induced cell death and other mechanisms, making it challenging to identify ideal concentrations. Discussion: The high-throughput luminescent prophage induction assay serves as a valuable tool for the initial screening of natural bioactive compounds that have the potential to enhance food safety and quality by inducing prophages. Further research is required to understand the mechanism of bacterial cell death and to establish optimal concentrations for prophage induction in a food preservation context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».