Evolutionary genomics of epidemic and nonepidemic strains of <i>Pseudomonas aeruginosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa is an opportunistic pathogen of humans and is a major cause of morbidity and mortality in patients with cystic fibrosis (CF). Prolonged infection of the respiratory tract can lead to adaptation of the pathogen to the CF lung environment. To examine the general patterns of adaptation associated with chronic infection, we obtained genome sequences from a collection of P. aeruginosa isolated from airways of patients with CF. Our analyses support a nonclonal epidemic population structure, with a background of unique, recombining genotypes, and the rare occurrence of successful epidemic clones. We present unique genome sequence evidence for the intercontinental spread of an epidemic strain shared between CF clinics in the United Kingdom and North America. Analyses of core and accessory genomes identified candidate genes and important functional pathways associated with adaptive evolution. Many genes of interest were involved in biological functions with obvious roles in this pathosystem, such as biofilm formation, antibiotic metabolism, pathogenesis, transport, reduction/oxidation, and secretion. Key factors driving the adaptive evolution of this pathogen within the host appear to be the presence of oxidative stressors and antibiotics. Regions of the accessory genome unique to the epidemic strain were enriched for genes in transporter families that efflux heavy metals and antibiotics. The epidemic strain was significantly more resistant than nonepidemic strains to three different antibiotics. Multiple lines of evidence suggest that selection imposed by the CF lung environment has a major influence on genomic evolution and the genetic characteristics of P. aeruginosa isolates causing contemporary infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».