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Enregistrement W4389021470 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.939.2

Unravelling the myths and mysteries of the antimicrobial agent, silver

2017· article· en· W4389021470 sur OpenAlexafffundabout
Joe Lemire, Kate Chatfield‐Reed, Lindsay Kalan, Natalie Gugala, Connor Westersund, Henrik Almblad, Gordon Chua, Raymond J. Turner

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiofilmAntimicrobialMicrobiologyBacteriaCrystal violetSilver stainSilver nanoparticleBiologyChemistryNanotechnologyMolecular biologyMaterials scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Silver is being widely‐deployed in the clinic – in wound dressing, catheters, and endotracheal tubes ‐ to combat and control infectious disease. Despite this widespread use, we still don't know the precise way that silver kills the bacterial cell. Recently, our research group demonstrated that silver formulations with novel chemistries – silver oxysalts – have an enhanced antibacterial activity. Yet, we still don't know why different silver formulations show variable antimicrobial efficacy. Methods To test the efficacy of various silver compounds, numerous strains of E.coli , P.aeruginosa , and S.aureus were grown as single and multispecies biofilms in the Calgary Biofilm Device. The capacity of different silver compounds to prevent the formation of and eradicate planktonic and biofilm populations of bacteria was performed using the minimal biofilm eradication concentration assay, confocal microscopy and crystal violet staining. To enhance our understanding of how silver poisons bacteria, we undertook a robotic chemical genetic screen of an ordered mutant library of E.coli bacteria – the Keio collection. To confirm the genetic linkage of our silver responsive genes identified in our chemical genetic screen, we used Scarless Cas‐9 Assisted Recombineering to generate unmarked mutants. Our genes of interest were then linked to silver sensitivity or resistance phenotypes using minimal inhibition concentration assays and transmission electron microscopy (TEM). Results We observed that higher oxidation states of silver have enhanced activity for preventing the formation of, and eradicating single and multispecies, planktonic and biofilm, populations of bacteria – suggesting that the chemistry of silver formulations dictates its antimicrobial efficacy. Our chemical genetic screen suggests that silver poisoning has previously unanticipated effects on the bacterial cell including disrupting the bacterial cell envelope, altering indole metabolism, and controlling bacterial cell population. Moreover, using a Recombineering workflow and TEM we confirmed the involvement of a gene involved in the production of a cell wall protein, and a monovalent cation transporter, in silver sensitivity and resistance, respectively. The latter finding is relevant because the protein responsible for the entrance of silver into the bacterial cell has yet to be identified. Conclusions Altogether, our findings established novel mechanisms regarding the mode‐of‐action of silver in the bacterial cell. We've established that the specific chemistries of silver compounds determine antimicrobial capacity. Additionally, we've identified genes that may lead to silver resistance. These findings are ever‐important as we aim to maintain the utility of this valuable antimicrobial agent. Support or Funding Information We graciously acknowledge funding from the Natural Science and Engineering Research Council of Canada and the Canadian Institutes of Health Research. JL was funded by a Banting Postdoctoral Fellowship and an Alberta Innovates Health Solutions Postdoctoral award. We would also like to thank the University of Calgary for providing an Eyes High Graduate/Postgraduate Fellowship to NG and HA, respectively and research funding for JL.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,019
Communication savante0,0050,014
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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