Mechanical and Functional Insights of the Biofilm Polymeric Matrix and its Role in the Antibacterial Resistance
Bibliographic record
Abstract
rhéologiques du biofilm pendant la croissance a été combinée à l'étude des principaux composants de la matrice et de la microstructure de la pellicule.Les résultats ont mis en évidence la compétition pour l'interface entre les deux espèces, due au taux de croissance de la formation du biofilm.La relation entre les propriétés viscoélastiques et la composition moléculaire du biofilm a suggéré que V. cholerae inhibait la production de fibres amyloïdes de E. coli, même lorsqu'il était initialement présent en petites quantités.Enfin, une stratégie antibactérienne a été développée contre les biofilms matures à l'interface de V. cholerae.Des nanoparticules d'argent (AgNPs) ont été préparées par synthèse hydrothermale, en utilisant deux polysaccharides naturels de charges opposées: le chitosane et l'alginate.La matrice polymérique du biofilm a fourni une résistance accrue aux AgNPs, les biofilms matures étant quatre fois plus résistants que les souches ne formant pas de biofilms.De plus, les AgNPs ont interagi avec les composants de la matrice pour perturber, voire détruire, la microstructure.Deux protéines structurales, RbmA et Bap1, ont joué un rôle crucial dans la résistance aux AgNPs, mettant en évidence le rôle de la composition de la matrice sur la résistance aux AgNPs.En combinant des outils innovants pour comprendre la formation de biofilms à l'interface airliquide au fil du temps, cette recherche fournit des connaissances fondamentales sur les interactions entre-espèces et le rôle de la matrice extracellulaire, ce qui est d'une grande importance dans la conception de nouvelles stratégies antimicrobiennes pour détruire et supprimer les biofilms.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".