Multireceptor phage cocktail against <i>Salmonella enterica</i> to circumvent phage resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-Typhoidal Salmonella (NTS) is one of the most common food-borne pathogens worldwide, with poultry products being the major vehicle for pathogenesis in humans. The use of bacteriophage (phage) cocktails has recently emerged as a novel approach to enhancing food safety. Here, a multireceptor Salmonella phage cocktail of five phages was developed and characterized. The cocktail targets four receptors: O-antigen, BtuB, OmpC, and rough Salmonella strains. Structural analysis indicated that all five phages belong to unique families or subfamilies. Genome analysis of four of the phages showed they were devoid of known virulence or antimicrobial resistance factors, indicating enhanced safety. The phage cocktail broad antimicrobial spectrum against Salmonella, significantly inhibiting the growth of all 66 strains from 20 serovars tested in vitro. The average bacteriophage insensitive mutant (BIM) frequency against the cocktail was 6.22 × 10−6 in S. Enteritidis, significantly lower than that of each of the individual phages. The phage cocktail reduced the load of Salmonella in inoculated chicken skin by 3.5 log10 CFU/cm2 after 48 h at 25°C and 15°C, and 2.5 log10 CFU/cm2 at 4°C. A genome-wide transduction assay was used to investigate the transduction efficiency of the selected phage in the cocktail. Only one of the four phages tested could transduce the kanamycin resistance cassette at a low frequency comparable to that of phage P22. Overall, the results support the potential of cocktails of phage that each target different host receptors to achieve complementary infection and reduce the emergence of phage resistance during biocontrol applications.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».