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Enregistrement W2010891932 · doi:10.1016/j.vetmic.2015.03.024

Interplay between iron homeostasis and virulence: Fur and RyhB as major regulators of bacterial pathogenicity

2015· review· en· W2010891932 sur OpenAlexafffund
Gaëlle Porcheron, Charles M. Dozois

Notice bibliographique

RevueVeterinary Microbiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de MontréalArmand Frappier Museum
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsArmand-Frappier Foundation
Mots-clésBiologyVirulenceIron homeostasisBiofilmBacteriaPathogenic bacteriaQuorum sensingMicrobiologyPathogenHomeostasisEscherichia coliCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In bacteria-host interactions, competition for iron is critical for the outcome of the infection. As a result of its redox properties, this metal is essential for the growth and proliferation of most living organisms, including pathogenic bacteria. This metal is also potentially toxic, making the precise maintenance of iron homeostasis necessary for survival. Iron acquisition and storage control is mediated in most bacteria by the global ferric uptake regulator (Fur) and iron-responsive small regulatory non-coding RNAs (RyhB in the model organism Escherichia coli). While the role of these regulators in iron homeostasis is well documented in both pathogenic and non-pathogenic bacteria, many recent studies also demonstrate that these regulators are involved in the virulence of pathogenic bacteria. By sensing iron availability in the environment, Fur and RyhB are able to regulate, either directly or indirectly via other transcriptional regulators or modulation of intracellular iron concentration, many virulence determinants of pathogenic bacteria. Iron is thus both a nutritional and regulatory element, allowing bacteria to adapt to various host environments by adjusting expression of virulence factors. In this review, we present evidences that Fur and RyhB are the major regulators of this adaptation, as they are involved in diverse functions ranging from iron homeostasis to regulation of virulence by mediating key pathogen responses such as invasion of eukaryotic cells, toxin production, motility, quorum sensing, stress resistance or biofilm formation. Therefore, Fur and RyhB play a major role in regulating an adaptative response during bacterial infections, making them important targets in the fight against pathogenic bacteria.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations175
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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