Modulation of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> gene expression by host microflora through interspecies communication
Notice bibliographique
Résumé
The change in gene expression patterns in response to host environments is a prerequisite for bacterial infection. Bacterial diseases often occur as an outcome of the complex interactions between pathogens and the host. The indigenous, usually non-pathogenic microflora is a ubiquitous constituent of the host. In order to understand the interactions between pathogens and the resident microflora and how they affect the gene expression patterns of the pathogens and contribute to bacterial diseases, the interactions between pathogenic Pseudomonas aeruginosa and avirulent oropharyngeal flora (OF) strains isolated from sputum samples of cystic fibrosis (CF) patients were investigated. Animal experiments using a rat lung infection model indicate that the presence of OF bacteria enhanced lung damage caused by P. aeruginosa. Genome-wide transcriptional analysis with a lux reporter-based promoter library demonstrated that approximately 4% of genes in the genome responded to the presence of OF strains using an in vitro system. Characterization of a subset of the regulated genes indicates that they fall into seven functional classes, and large portions of the upregulated genes are genes important for P. aeruginosa pathogenesis. Autoinducer-2 (AI-2)-mediated quorum sensing, a proposed interspecies signalling system, accounted for some, but not all, of the gene regulation. A substantial amount of AI-2 was detected directly in sputum samples from CF patients and in cultures of most non-pseudomonad bacteria isolated from the sputa. Transcriptional profiling of a set of defined P. aeruginosa virulence factor promoters revealed that OF and exogenous AI-2 could upregulate overlapping subsets of these genes. These results suggest important contributions of the host microflora to P. aeruginosa infection by modulating gene expression via interspecies communications.
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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 ».