Genetic Adaptation of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> to the Airways of Cystic Fibrosis Patients Is Catalyzed by Hypermutation
Notice bibliographique
Résumé
In previous work (E. E. Smith, D. G. Buckley, Z. Wu, C. Saenphimmachack, L. R. Hoffman, D. A. D'Argenio, S. I. Miller, B. W. Ramsey, D. P. Speert, S. M. Moskowitz, J. L. Burns, R. Kaul, and M. V. Olson, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 103:8487-8492, 2006) it was shown that Pseudomonas aeruginosa undergoes intense genetic adaptation during chronic respiratory infection (CRI) in cystic fibrosis (CF) patients. We used the same collection of isolates to explore the role of hypermutation in this process, since one of the hallmarks of CRI is the high prevalence of DNA mismatch repair (MMR) system-deficient mutator strains. The presence of mutations in 34 genes (many of them positively linked to adaptation in CF patients) in the study collection of 90 P. aeruginosa isolates obtained longitudinally from 29 CF patients was not homogeneous; on the contrary, mutations were significantly concentrated in the mutator lineages, which represented 17% of the isolates (87% MMR deficient). While sequential nonmutator lineages acquired a median of only 0.25 mutation per year of infection, mutator lineages accumulated more than 3 mutations per year. On the whole-genome scale, data for the first fully sequenced late CF isolate, which was also shown to be an MMR-deficient mutator, also support these findings. Moreover, for the first time the predicted amplification of mutator populations due to hitchhiking with adaptive mutations in the course of natural human infections is clearly documented. Interestingly, increased accumulation of mutations in mutator lineages was not a consequence of overrepresentation of mutations in genes involved in antimicrobial resistance, the only adaptive trait linked so far to hypermutation in CF patients, demonstrating that hypermutation also plays a major role in P. aeruginosa genome evolution and adaptation during CRI.
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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 | 0,001 |
| 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 ».