Phenotypic Heterogeneity of Pseudomonas aeruginosa Populations in a Cystic Fibrosis Patient
Notice bibliographique
Résumé
The opportunistic pathogen Pseudomonas aeruginosa chronically infects the lower airways of patients with cystic fibrosis. Throughout the course of infection this organism undergoes adaptations that contribute to its long-term persistence in the airways. While P. aeruginosa diversity has been documented, it is less clear to what extent within-patient diversity contributes to the overall population structure as most studies have been limited to the analysis of only a few isolates per patient per time point. To examine P. aeruginosa population structure in more detail we collected multiple isolates from individual sputum samples of a patient chronically colonized with P. aeruginosa. This strain collection, comprised of 169 clonal isolates and representing three pulmonary exacerbations as well as clinically stable periods, was assayed for a wide selection of phenotypes. These phenotypes included colony morphology, motility, quorum sensing, protease activity, auxotrophy, siderophore levels, antibiotic resistance, and growth profiles. Each phenotype displayed significant variation even within isolates of the same colony morphotype from the same sample. Isolates demonstrated a large degree of individuality across phenotypes, despite being part of a single clonal lineage, suggesting that the P. aeruginosa population in the cystic fibrosis airways is being significantly under-sampled.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».