Proteomic analysis of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> grown under magnesium limitation
Notice bibliographique
Résumé
In this study, large-scale qualitative and quantitative proteomic technology was applied to the analysis of the opportunistic bacterial pathogen Pseudomonas aeruginosa grown under magnesium limitation, an environmental condition previously shown to induce expression of various virulence factors. For quantitative analysis, whole cell and membrane proteins were differentially labeled with isotope-coded affinity tag (ICAT) reagents and ICAT reagent-labeled peptides were separated by two-dimensional chromatography prior to analysis by electrospray ionization-tandem mass spectrometry (ESI-MS/MS) in an ion trap mass spectrometer (ITMS). To increase the number of protein identifications, gas-phase fractionation (GPF) in the m/z dimension was employed for analysis of ICAT peptides derived from whole cell extracts. The experiments confirmed expression of 1331 P. aeruginosa proteins of which 145 were differentially expressed upon limitation of magnesium. A number of conserved Gram-negative magnesium stress-response proteins involved in bacterial virulence were among the most abundant proteins induced in low magnesium. Comparative ICAT analysis of membrane versus whole cell protein indicated that growth of P. aeruginosa in low magnesium resulted in altered subcellular compartmentalization of large enzyme complexes such as ribosomes. This result was confirmed by 2-D PAGE analysis of P. aeruginosa outer membrane proteins. This study shows that large-scale quantitative proteomic technology can be successfully applied to the analysis of whole bacteria and to the discovery of functionally relevant biologic phenotypes.
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 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».