Chromosomal antioxidant genes have metal ion‐specific roles as determinants of bacterial metal tolerance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Microbiological metal toxicity involves redox reactions between metal species and cellular molecules, and therefore, we hypothesized that antioxidant systems might be chromosomal determinants affecting the susceptibility of bacteria to metal toxicity. Here, survival was quantified in metal ion-exposed planktonic cultures of several Escherichia coli strains, each bearing a mutation in a gene important for redox homeostasis. This characterized approximately 250 gene-metal combinations and identified that sodA, sodB, gor, trxA, gshA, grxA and marR have distinct roles in safeguarding or sensitizing cells to different toxic metal ions (Cr(2)O(7)(2-), Co(2+), Cu(2+), Ag(+), Zn(2+), AsO(2)(-), SeO(3)(2-) or TeO(3)(2-)). To shed light on these observations, fluorescent sensors for reactive oxygen species (ROS) and reduced thiol (RSH) quantification were used to ascertain that different metal ions exert oxidative toxicity through disparate modes-of-action. These oxidative mechanisms of metal toxicity were categorized as involving ROS and thiol-disulfide chemistry together (AsO(2)(-), SeO(3)(2-)), ROS predominantly (Cu(2+), Cr(2)O(7)(2-)) or thiol-disulfide chemistry predominantly (Ag(+), Co(2+), Zn(2+), TeO(3)(2-)). Corresponding to this, promoter-luxCDABE fusions showed that toxic doses of different metal ions up- or downregulate the transcription of gene sets marking distinct pathways of cellular oxidative stress. Altogether, our findings suggest that different metal ions are lethal to cells through discrete pathways of oxidative biochemistry, and moreover, indicate that chromosomally encoded antioxidant systems may have metal ion-specific physiological roles as determinants of bacterial metal tolerance.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 découle