Oxidative stress responses in biofilms
Notice bibliographique
Résumé
), and reactive chlorine species (RCS) including sodium hypochlorite (NaOCl) and its active ingredient hypochlorous acid (HOCl), and chloramines. Bacteria encounter oxidizing agents in many different environments and from diverse sources. Among them, they can be produced endogenously by aerobic respiration or exogenously by the use of disinfectants and cleaning agents, as well as by the mammalian immune system. Furthermore, human activities like industrial effluent pollution, agricultural runoff, and environmental activities like volcanic eruptions and photosynthesis are also sources of oxidants. Despite their antimicrobial effects, bacteria have developed many mechanisms to resist the damage caused by these toxic molecules. Previous research has demonstrated that growing as a biofilm particularly enhances bacterial survival against oxidizing agents. This review aims to summarize the current knowledge on the resistance mechanisms employed by bacterial biofilms against ROS and RCS, focussing on the most important mechanisms, including the formation of biofilms in response to oxidative stressors, the biofilm matrix as a protective barrier, the importance of detoxifying enzymes, and increased protection within multi-species biofilm communities. Understanding the complexity of bacterial responses against oxidative stress will provide valuable insights for potential therapeutic interventions and biofilm control strategies in diverse bacterial species.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».