In Vivo <sup>31</sup> P Nuclear Magnetic Resonance Investigation of Tellurite Toxicity in <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Here we compare the physiological state of Escherichia coli exposed to tellurite or selenite by using the noninvasive technique of phosphorus-31 nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. We studied glucose-fed Escherichia coli HB101 cells containing either a normal pUC8 plasmid with no tellurite resistance determinants present or the pTWT100 plasmid which contains the resistance determinants tehAB. No differences could be observed in intracellular ATP levels, the presence or absence of a transmembrane pH gradient, or the levels of phosphorylated glycolytic intermediates when resistant cells were studied by 31P NMR in the presence or absence of tellurite. In the sensitive strain, we observed that the transmembrane pH gradient was dissipated and intracellular ATP levels were rapidly depleted upon exposure to tellurite. Only the level of phosphorylated glycolytic intermediates remained the same as observed with resistant cells. Upon exposure to selenite, no differences could be observed by 31P NMR between resistant and sensitive strains, suggesting that the routes for selenite and tellurite reduction within the cells differ significantly, since only tellurite is able to collapse the transmembrane pH gradient and lower ATP levels in sensitive cells. The presence of the resistance determinant tehAB, by an as yet unidentified detoxification event, protects the cells from uncoupling by tellurite.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».