Exploring suppression subtractive hybridization (SSH) for discriminating Lactococcus lactis ssp. cremoris SK11 and ATCC 19257 in mixed culture based on the expression of strain-specific genes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: An approach based on quantitative reverse transcriptase PCR (RT-qPCR) was developed for monitoring two strains of lactococci in co-culture in milk by measuring the expression of specific genes identified by suppression subtractive hybridization (SSH). METHODS AND RESULTS: SSH was used to identify strain-specific genes of Lactococcus lactis ssp. cremoris SK11 and ATCC 19257. RT-qPCR was then employed to validate gene specificity and compare the expression of selected specific genes (glycosyltransferase and amidase genes for L. lactis ssp. cremoris ATCC 19257 and a hypothetical protein for SK11) identified by SSH. The time profile of changes in gene expression relative to ldh transcription differed between pure and mixed cultures as well as between media. At the stationary phase, gene expression of mixed cultures in GM17 attained the highest proportion of ldh transcription while mixed cultures in milk peaked at the postexponential phase. Strain ratios expressed as RNA proportion appear to favour SK11 in GM17 medium, while ATCC 19257 dominated in milk co-cultures. CONCLUSIONS: This approach was useful to determine the contribution of strain SK11 in relation to strain ATCC 19257 during co-culture in milk compared to rich medium. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: The ability to track the metabolic contribution of each lactococcal strain during fermentation of milk or cheese ripening will extend our understanding of the impact of process parameters on the production performance of strains.
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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 ».