A novel dual-staining method for cost-effective visualization and differentiation of microbial biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Microbial biofilms are intricate communities that pose significant challenges in clinical and microbiological settings due to their resistance to antibiotics and immune responses. Advanced microscopy techniques, such as scanning electron microscopy (SEM), confocal laser scanning microscopy (CLSM), and fluorescence microscopy, are often employed to visualize and differentiate between these biofilms. However, these methods are not feasible in all laboratories because of their high cost and complexity. In contrast, simpler techniques like crystal violet and Congo red staining fail to differentiate bacterial cells from the biofilm matrix. This study introduces a novel dual-staining method using Maneval's stain for microbial biofilm detection and differentiation. This simple, cost-effective method requires only basic equipment and minimal reagents, making it suitable for routine use across various settings. We applied the dual-staining method to various microbial species, including Staphylococcus aureus, Enterococcus faecalis, Candida albicans, Escherichia coli, and Pseudomonas aeruginosa. When compared with the microtiter plate assay, results showed strong agreement, with the dual-staining method effectively differentiating between bacterial cells and the surrounding biofilm matrix, displaying a distinctive blue polysaccharide layer surrounding the magenta‒red bacterial cells. This technique offers a viable alternative to more expensive and complex biofilm detection methods, with potential applications in clinical diagnostics and biofilm research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».