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Enregistrement W1988709783 · doi:10.1128/aem.69.6.3231-3237.2003

<i>Escherichia coli</i> Heat Shock Protein DnaK: Production and Consequences in Terms of Monitoring Cooking

2003· article· en· W1988709783 sur OpenAlexafffund
Karine Seyer, Martin Lessard, G. Piette, Monique Lacroix, Linda Saucier

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHeat shock proteins research
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésEscherichia coliHeat shock proteinIntracellularHsp70Heat shockBiologyProtein biosynthesisCellMolecular biologyExtracellularBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through use of commercially available DnaK proteins and anti-DnaK monoclonal antibodies, a competitive enzyme-linked immunosorbent assay was developed to quantify this heat shock protein in Escherichia coli ATCC 25922 subjected to various heating regimens. For a given process lethality (F(70)(10) of 1, 3, and 5 min), the intracellular concentration of DnaK in E. coli varied with the heating temperature (50 or 55 degrees C). In fact, the highest DnaK concentrations were found after treatments at the lower temperature (50 degrees C) applied for a longer time. Residual DnaK after heating was found to be necessary for cell recovery, and additional DnaK was produced during the recovery process. Overall, higher intracellular concentrations of DnaK tended to enhance cell resistance to a subsequent lethal stress. Indeed, E. coli cells that had undergone a sublethal heat shock (105 min at 55 degrees C, F(70)(10) = 3 min) accompanied by a 12-h recovery (containing 76,786 +/- 25,230 molecules/cell) resisted better than exponentially growing cells (38,500 +/- 6,056 molecules/cell) when later heated to 60 degrees C for 50 min (F(70)(10) = 5 min). Results reported here suggest that using stress protein to determine cell adaptation and survival, rather than cell counts alone, may lead to more efficient heat treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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