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Enregistrement W2036754283 · doi:10.1016/j.febslet.2014.05.022

Tracking bacterial pathogens with genetically‐encoded reporters

2014· review· en· W2036754283 sur OpenAlexfundno aff
François‐Xavier Campbell‐Valois, Philippe Sansonetti

Notice bibliographique

RevueFEBS Letters · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésBiologyAdaptation (eye)BacteriaHost adaptationComputational biologyHost (biology)MicrobiologyGeneCell biologyVirulenceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the infectious process, bacterial pathogens are subject to changes in environmental conditions such as nutrient availability, immune response challenges, bacterial density and physical contacts with targeted host cells. These conditions occur in the colonized organs, in diverse regions within infected tissues or even at the subcellular level for intracellular pathogens. Integration of environmental cues leads to measurable biological responses in the bacterium required for adaptation. Recent progress in technology enabled the study of bacterial adaptation in situ using genetically encoded reporters that allow single cell analysis or whole body imaging based on fluorescent proteins, alternative fluorescent assays or luciferases. This review presents a historical perspective and technical details on the methods used to develop transcriptional reporters, protein-protein interaction assays and secretion detection assays to study pathogenic bacteria adaptation in situ. Finally, studies published in the last 5 years on gram positive and gram negative bacterial adaptation to the host during infection are discussed. However, the methods described here could easily be extended to study complex microbial communities within host tissue and in the environment.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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