Chromosomal antioxidant genes have metal ion‐specific roles as determinants of bacterial metal tolerance
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».