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Enregistrement W1990506242 · doi:10.1007/s12275-008-0054-x

Modulation of secreted virulence factor genes by subinhibitory concentrations of antibiotics in Pseudomonas aeruginosa

2008· article· en· W1990506242 sur OpenAlexaff
Lixin Shen, Ying Shi, Dan Zhang, Jinhua Wei, Michael G. Surette, Kangmin Duan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Microbiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyocyaninMicrobiologyPseudomonas aeruginosaVirulenceTetracyclineBiologyVirulence factorQuorum sensingAmpicillinAntibioticsSwarming motilityRhamnolipidGeneVancomycinAzithromycinPathogenBacteriaGeneticsStaphylococcus aureus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have shown that subinhibitory antibiotics play important roles in regulating bacterial genes including virulence factor genes. In this study, the expression of 13 secreted virulence related gene clusters of Pseudomonas aeruginosa, an important opportunistic pathogen, was examined in the presence of subinhibitory concentrations of 4 antibiotics: vancomycin, tetracycline, ampicillin and azithromycin. Activation of gene expression was observed with phzAl, rhlAB, phzA2, lasB, exoY, and exoS. Subinhibitory concentrations of vancomycin resulted in more than 10-fold increase of rhlAB and phzA2 transcription. Both rhamnolipid production and pyocyanin production were significantly elevated, correlating phenotypes with the increased transcription. P. aeruginosa swarming and swimming motility also increased. Similar results were observed with subinhibitory tetracycline, azithromycin and ampicillin. These results indicate that the antibiotics at low concentrations can up-regulate virulence factors and therefore influence bacterial pathogenesis.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,246

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations63
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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