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Enregistrement W2005885786 · doi:10.1128/aem.01771-08

Metabolomic Investigation of the Bacterial Response to a Metal Challenge

2008· article· en· W2005885786 sur OpenAlexaff
Valentina Tremaroli, Matthew L. Workentine, Aalim M. Weljie, Hans J. Vogel, Howard Ceri, Carlo Viti, Enrico Tatti, Ping Zhang, Alexander P. Hynes, Raymond J. Turner, Davide Zannoni

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomicsGlutathioneBetaineBiologyBiochemistryOxidative stressMetabolic pathwayMetabolismChemistryMicrobiologyEnzymeBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudomonas pseudoalcaligenes KF707 is naturally resistant to the toxic metalloid tellurite, but the mechanisms of resistance are not known. In this study we report the isolation of a KF707 mutant (T5) with hyperresistance to tellurite. In order to characterize the bacterial response and the pathways leading to tolerance, we utilized Phenotype MicroArray technology (Biolog) and a metabolomic technique based on nuclear magnetic resonance spectroscopy. The physiological states of KF707 wild-type and T5 cells exposed to tellurite were also compared in terms of viability and reduced thiol content. Our analyses showed an extensive change in metabolism upon the addition of tellurite to KF707 cultures as well as different responses when the wild-type and T5 strains were compared. Even in the absence of tellurite, T5 cells displayed a "poised" physiological status, primed for tellurite exposure and characterized by altered intracellular levels of glutathione, branched-chain amino acids, and betaine, along with increased resistance to other toxic metals and metabolic inhibitors. We conclude that hyperresistance to tellurite in P. pseudoalcaligenes KF707 is correlated with the induction of the oxidative stress response, resistance to membrane perturbation, and reconfiguration of cellular metabolism.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,559

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations112
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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