Transcriptome Sequence and Plasmid Copy Number Analysis of the Brewery Isolate Pediococcus claussenii ATCC BAA-344T during Growth in Beer
Notice bibliographique
Résumé
Growth of specific lactic acid bacteria in beer leads to spoiled product and economic loss for the brewing industry. Microbial growth is typically inhibited by the combined stresses found in beer (e.g., ethanol, hops, low pH, minimal nutrients); however, certain bacteria have adapted to grow in this harsh environment. Considering little is known about the mechanisms used by bacteria to grow in and spoil beer, transcriptome sequencing was performed on a variant of the beer-spoilage organism Pediococcus claussenii ATCC BAA-344(T) (Pc344-358). Illumina sequencing was used to compare the transcript levels in Pc344-358 growing mid-exponentially in beer to those in nutrient-rich MRS broth. Various operons demonstrated high gene expression in beer, several of which are involved in nutrient acquisition and overcoming the inhibitory effects of hop compounds. As well, genes functioning in cell membrane modification and biosynthesis demonstrated significantly higher transcript levels in Pc344-358 growing in beer. Three plasmids had the majority of their genes showing increased transcript levels in beer, whereas the two cryptic plasmids showed slightly decreased gene expression. Follow-up analysis of plasmid copy number in both growth environments revealed similar trends, where more copies of the three non-cryptic plasmids were found in Pc344-358 growing in beer. Transcriptome sequencing also enabled the addition of several genes to the P. claussenii ATCC BAA-344(T) genome annotation, some of which are putatively transcribed as non-coding RNAs. The sequencing results not only provide the first transcriptome description of a beer-spoilage organism while growing in beer, but they also highlight several targets for future exploration, including genes that may have a role in the general stress response of lactic acid bacteria.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».