Identification of <i>Campylobacter jejuni</i> Genes Contributing to Acid Adaptation by Transcriptional Profiling and Genome-Wide Mutagenesis
Notice bibliographique
Résumé
In order to cause disease, the food- and waterborne pathogen Campylobacter jejuni must face the extreme acidity of the host stomach as well as cope with pH fluctuations in the intestine. In the present study, C. jejuni NCTC 11168 was grown under mildly acidic conditions mimicking those encountered in the intestine. The resulting transcriptional profiles revealed how this bacterium fine-tunes gene expression in response to acid stress. This adaptation involves the differential expression of respiratory pathways, the induction of genes for phosphate transport, and the repression of energy generation and intermediary metabolism genes. We also generated and screened a transposon-based mutant library to identify genes required for wild-type levels of growth under mildly acidic conditions. This screen highlighted the important role played by cell surface components (flagella, the outer membrane, capsular polysaccharides, and lipooligosaccharides) in the acid stress response of C. jejuni. Our data also revealed that a limited correlation exists between genes required for growth under acidic conditions and genes differentially expressed in response to acid. To gain a comprehensive picture of the acid stress response of C. jejuni, we merged transcriptional profiles obtained from acid-adapted cells and cells subjected to acid shock. Genes encoding the transcriptional regulator PerR and putative oxidoreductase subunits Cj0414 and Cj0415 were among the few up-regulated under both acid stress conditions. As a Cj0415 mutant was acid sensitive, it is likely that these genes are crucial to the acid stress response of C. jejuni and consequently are important for host colonization.
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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 ».