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Enregistrement W2125989379 · doi:10.1111/j.1365-2958.2011.07724.x

Biogenic ammonia modifies antibiotic resistance at a distance in physically separated bacteria

2011· article· en· W2125989379 sur OpenAlexaff
Steve P. Bernier, Sylvie Létoffé, Muriel Delepierre, Jean‐Marc Ghigo

Notice bibliographique

RevueMolecular Microbiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteriaBiologyEscherichia coliMicrobiologyTetracyclineGram-negative bacteriaAmmoniaMembrane permeabilityAntibiotic resistanceMicrobial metabolismAntibioticsBiochemistryGeneticsMembraneGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteria release low-molecular-weight by-products called secondary metabolites, which contribute to bacterial ecology and biology. Whereas volatile compounds constitute a large class of potential infochemicals, their role in bacteria-bacteria interactions remains vastly unexplored. Here we report that exposure to gaseous ammonia released from stationary-phase bacterial cultures modifies the antibiotic resistance spectrum of all tested Gram-negative and Gram-positive bacteria. Using Escherichia coli K12 as a model organism, and increased resistance to tetracycline as the phenotypic read-out, we demonstrate that exposure to ammonia generated by the catabolism of l-aspartate increases the level of intracellular polyamines, in turn leading to modifications in membrane permeability to different antibiotics as well as increased resistance to oxidative stress. We show that the inability to import ammonia via the Amt gas channel or to synthesize polyamines prevent modification in the resistance profile of aerially exposed bacteria. We therefore provide here the first detailed molecular characterization of widespread, long-range chemical interference between physically separated bacteria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations168
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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