<i>Streptococcus suis</i> serovar 9 responses to elevated temperature and co-culture with <i>Glaesserella parasuis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus suis and Glaesserella parasuis are commensal organisms that can shift from a benign to pathogenic state and cause severe disease in swine. We hypothesized that a change in host temperature and/or interactions with G. parasuis could impact S. suis growth dynamics. We compared phenotypic properties of a clinical S. suis serovar 9 strain (SS9C) with clinical serovar 2 and healthy serovar 9 isolates grown at 37 and 41 °C. We further investigated how co-culturing with G. parasuis affected biofilm formation of SS9C. Crystal violet staining indicated that SS9C produced significantly more biofilm than the other strains when grown at 37 °C; this difference was amplified at 41 °C. However, cell counts did not increase at the higher temperature. Biofilms of SS9C at 37 and 41 °C were unaffected by DNase I digestion, while other strains were both susceptible at 41 °C. All biofilms were susceptible to proteinase K and α-amylase digestion at both temperatures. We showed that growth at 41 °C increased biofilm formation and shifted the phenotype of SS9C; however, neither increased temperature nor co-culture with G. parasuis increased planktonic or sessile cell counts. Our study suggests that increased temperature in the host may be an important factor in understanding S. suis disease development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».