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Enregistrement W2044092120 · doi:10.1371/journal.pone.0061625

Identification of Genes Involved in Pseudomonas aeruginosa Biofilm-Specific Resistance to Antibiotics

2013· article· en· W2044092120 sur OpenAlexaff
Li Zhang, Meredith Fritsch, Lisa A. Hammond, Ryan Landreville, Cristina Slatculescu, A. Colavita, Thien‐Fah Mah

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmPseudomonas aeruginosaOperonMicrobiologyBiologyCaenorhabditis elegansAntibiotic resistanceAntibioticsGeneMutantTransposable elementHuman pathogenBacteriaPhenotypeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudomonas aeruginosa is a key opportunistic pathogen characterized by its biofilm formation ability and high-level multiple antibiotic resistance. By screening a library of random transposon insertion mutants with an increased biofilm-specifc antibiotic susceptibility, we previously identified 3 genes or operons of P. aeruginosa UCBPP-PA14 (ndvB, PA1875-1877 and tssC1) that do not affect biofilm formation but are involved in biofilm-specific antibiotic resistance. In this study, we demonstrate that PA0756-0757 (encoding a putative two-component regulatory system), PA2070 and PA5033 (encoding hypothetical proteins of unknown function) display increased expression in biofilm cells and also have a role in biofilm-specific antibiotic resistance. Furthermore, deletion of each of PA0756, PA2070 and PA5033 resulted in a significant reduction of lethality in Caenorhabditis elegans, indicating a role for these genes in both biofilm-specific antibiotic resistance and persistence in vivo. Together, these data suggest that these genes are potential targets for antimicrobial agents.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,470

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations83
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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