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Enregistrement W2097334102 · doi:10.1128/aem.03817-12

Predation in Homogeneous and Heterogeneous Phage Environments Affects Virulence Determinants of Pseudomonas aeruginosa

2013· article· en· W2097334102 sur OpenAlexaff
Zeinab Hosseinidoust, Nathalie Tufenkji, Theo G. M. van de Ven

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirulenceBiologyLytic cyclePyocyaninBiofilmPseudomonas aeruginosaGeneticsGenePyoverdinePhenotypeExperimental evolutionPopulationMicrobiologyBacteriophageBacteriaQuorum sensingEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of bacterial variants in the presence of lytic phages has been one of the basic grounds for evolution studies. However, there are incongruent results among different studies investigating the effect of phage resistance acquisition on bacterial fitness and virulence. We used experimental evolution to generate three classes of Pseudomonas aeruginosa variants under selective pressure from two different homogeneous phage environments and one heterogeneous phage environment. The fitness and virulence determinants of the variants, such as growth, motility, biofilm formation, resistance to oxidative stress, and the production of siderophores and chromophores, changed significantly compared to the control. Variants with similar colony morphology that were developed through different phage treatments have different phenotypic traits. Also, mRNA transcription for genes associated with certain phenotypic traits changed significantly; however, sequencing did not reveal any point mutations in selected gene loci. Furthermore, the appearance of small colony variants and melanogenic variants and the increase in pyocyanin and pyoverdin production for some variants are believed to affect the virulence of the population. The knowledge gained from this study will fundamentally contribute to our understanding of the evolutionary dynamics of bacteria under phage selective pressure which is crucial to the efficient utilization of bacteriophages in medical contexts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations53
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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