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Enregistrement W2083022493 · doi:10.1111/j.1462-2920.2009.01973.x

Chromosomal antioxidant genes have metal ion‐specific roles as determinants of bacterial metal tolerance

2009· article· en· W2083022493 sur OpenAlexafffund
Joe J. Harrison, Valentina Tremaroli, Michelle A. Stan, Catherine S. Chan, Caterina Vacchi‐Suzzi, Belinda Heyne, Matthew R. Parsek, Howard Ceri, Raymond J. Turner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyGeneMetalAntioxidantGeneticsMicrobiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations117
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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