Rapid determination of the antimicrobial properties of surfaces using an enzymatic activity surrogate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Typical approaches for assessing the antimicrobial activity of metals‐based surfaces involve the contact of a bacterial culture with the surface for a period of time, followed by culturing on agar plates to assess the decrease in microbial viability versus controls. This is a time‐consuming methodology requiring at least 24 h to produce a set of results, which can be a bottleneck for productivity in novel materials development. An enzyme‐based method was shown to be a satisfactory and much more rapid surrogate test for this application. A β‐galactosidase solution was applied to copper, silver, and zinc‐based antimicrobial surfaces for up to 1 h, and then the rate of colour development at 578 nm was monitored for a few minutes after addition of the chromogenic enzyme substrate chlorophenol red‐β‐d‐galactopyranoside (CPRG). Highly active antimicrobial surfaces were detected by a lack of colour development, due to enzyme inhibition by the metals. The enzymatic reaction rates were quantified and compared, demonstrating that the copper sample showed the greatest inhibition effect followed by the silver and zinc samples. The antimicrobial activity was quantified using bacteria and the plate count method, and the results correlated well with this enzyme assay, demonstrating that the metals‐based antimicrobial activities of both hard and soft (textile) surfaces could be quickly assessed with this enzyme‐based methodology.
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) | 0,000 | 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 ».