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Enregistrement W2103044506 · doi:10.1128/aac.47.11.3485-3493.2003

Controlled Expression of an <i>rpoS</i> Antisense RNA Can Inhibit RpoS Function in <i>Escherichia coli</i>

2003· article· en· W2103044506 sur OpenAlexafffund
Guozhu Chen, Cheryl L. Patten, Herb E. Schellhorn

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Agents and Chemotherapy · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésrpoSEscherichia coliMicrobiologyEnterobacteriaceaeBiologyFunction (biology)Antisense RNARNAGene expressionCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show that an inducible rpoS antisense RNA complementary to the rpoS message can inhibit expression of RpoS in both exponential and stationary phases and can attenuate expression of the rpoS regulon in Escherichia coli. Plasmids containing rpoS antisense DNA expressed under the control of the T7lac promoter and T7 RNA polymerase were constructed, and expression of the rpoS antisense RNA was optimized in the pET expression system. rpoS antisense RNA levels could be manipulated to effectively control the expression of RpoS and RpoS-dependent genes. RpoS expression was inhibited by the expression of rpoS antisense RNA in both exponential and stationary phases in E. coli. RpoS-dependent catalase HPII was also downregulated, as determined by catalase activity assays and with native polyacrylamide gels stained for catalase. Induced RpoS antisense expression also reduced the level of RpoS-dependent glycogen synthesis. These results demonstrate that controlled expression of antisense RNA can be used to attenuate expression of a regulator required for the expression of host adaptation functions and may offer a basis for designing effective antimicrobial agents.

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations16
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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