Systems biosynthesis of secondary metabolic pathways within the oral human microbiome member <i>Streptococcus mutans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcus mutans, a Gram-positive human commensal and pathogen, is commonly recognized as a primary causative agent in dental caries. Metabolic activity of this strain results in the creation of acids and secreted products are recognized as pathogenic factors and agents that promote immunomodulation by stimulating the release of pro-inflammatory cytokines. Products of secondary metabolic pathways of microorganisms from the human microbiome are increasingly investigated for their immunomodulatory functions. In this study, we sought to explore the metabolomic output of nonribosomal peptide pathways within the model S. mutans strain, S. mutans UA159, using a systems metabolomic approach to gain in-depth analysis on products created by this organism and probe these molecules for their immunomodulatory function. Comparative metabolomics and biosynthetic studies using wild-type and nonribosomal peptide deletion strains (within the mutanobactin biosynthetic locus), precursor feedings (fatty acid derivatives) led to the identification of 58 metabolites, 13 of which were structurally elucidated. In addition to these, an assembly line derailment product, mutanamide, was also identified and used to assess immunomodulatory properties of mutanobactins and actions relating to their previously reported functions describing hyphal inhibitory profiles in Candida albicans. The results of this study demonstrate both the complexity and the divergent roles of products stemming from this unique biosynthetic assembly line.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».