The long‐chain fatty acid sensor, PsrA, modulates the expression of <i>rpoS</i> and the type III secretion <i>exsCEBA</i> operon in <i>Pseudomonas aeruginosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
The Pseudomonas aeruginosa PsrA autorepressor has dual roles as a repressor of the fadBA5beta-oxidation operon and an activator of the stationary-phase sigma factor rpoS and exsCEBA operon of the type III secretion system (TTSS). Previously, we demonstrated that the repression of the fadBA5 operon by PsrA is relieved by long-chain fatty acids (LCFAs). However, the signal affecting the activation of rpoS and exsC via PsrA is unknown. In this study, microarray and gene fusion data suggested that LCFA (e.g. oleate) affected the expression of rpoS and exsC. DNA binding studies confirmed that PsrA binds to the rpoS and exsC promoter regions. This binding was inhibited by LCFA, indicating that LCFA directly affects the activation of these two genes through PsrA. LCFA decreased rpoS and exsC expression, resulting in increased N-(butyryl)-l-homoserine-lactone quorum sensing signal and decreased ExoS/T production respectively. Based on the crystal structure of PsrA, site-directed mutagenesis of amino acid residues, within the hydrophobic channel thought to accommodate LCFA, created two LCFA-non-responsive PsrA mutants. The binding and activation of rpoS and exsC by these PsrA mutants was no longer inhibited by LCFA. These data support a mechanistic model where LCFAs influence PsrA regulation to control LCFA metabolism and some virulence genes in P. aeruginosa.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».