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Enregistrement W1968982341 · doi:10.1074/jbc.m112.442814

Metabolite Profiling to Characterize Disease-related Bacteria

2013· article· en· W1968982341 sur OpenAlexafffund
Volker Behrends, Thomas J. Bell, Manuel Liebeke, Anne Cordes-Blauert, Syedah Neha Ashraf, Chandrika Nair, James E. A. Zlosnik, Huw D. Williams, Jacob G. Bundy

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversité de LausanneUniversity of ExeterCystic Fibrosis CanadaWellcome Trust
Mots-clésBiologyMutantrpoNSigma factorGeneBiochemistryMicrobiologyGeneticsGene expressionPromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic footprinting of supernatants has been proposed as a tool for assigning gene function. We used NMR spectroscopy to measure the exometabolome of 86 single-gene transposon insertion mutant strains (mutants from central carbon metabolism and regulatory mutants) of the opportunistic pathogen Pseudomonas aeruginosa , grown on a medium designed to represent the nutritional content of cystic fibrosis sputum. Functionally related genes had similar metabolic profiles. E.g. for two-component system mutants, the cognate response regulator and sensor kinase genes clustered tightly together. Some strains had metabolic phenotypes (metabotypes) that could be related to the known gene function. E.g. pyruvate dehydrogenase mutants accumulated large amounts of pyruvate in the medium. In other cases, the metabolic phenotypes were not easily interpretable. The rpoN mutant, which lacks the alternative σ factor RpoN (σ 54 ), accumulated high levels of gluconate in the medium. In addition, endometabolome profiling of intracellular metabolites identified a number of systemic metabolic changes. We linked this to indirect regulation of the catabolite repression protein Crc via the non-coding RNA crcZ and found that a crcZ (but not crc ) mutant also shared the high-gluconate phenotype. We profiled an additional set of relevant metabolic enzymes and transporters, including Crc targets, and showed that the Crc-regulated edd mutant (gluconate-6-phosphate dehydratase) had similar gluconate levels as the rpoN mutant. Finally, a set of clinical isolates showed patient- and random amplification of polymorphic DNA (RAPD) type-specific differences in gluconate production, which were associated significantly with resistance across four antibiotics (tobramycin, ciprofloxacin, aztreonam, and imipenem), indicating that this has potential clinical relevance. Background: Phenotypic profiling of knockout libraries is a possible functional genomics strategy. Results: Gluconate excretion is a novel phenotype of the Pseudomonas aeruginosa rpoN mutant, which is also weakly associated with antibiotic susceptibility in a clinical strain panel. Conclusion: The rpoN phenotype results from catabolite repression deregulation of 6-phosphogluconate dehydratase. Significance: NMR profiling can uncover novel gene functions with potential clinical relevance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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