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Enregistrement W2126842907 · doi:10.3109/09553002.2014.859766

Effect of γ-irradiation on gene expression of heat shock proteins in the foodborne pathogen<i>Escherichia coli</i>O157:H7

2013· article· en· W2126842907 sur OpenAlexaff
Karine Trudeau, Khanh Dang Vu, Éric Déziel, François Shareck, Monique Lacroix

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensArmand Frappier MuseumInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscherichia coliCLPBGroELGroESHeat shock proteinGeneBiologyMicrobiologyGene expressionRNAMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The expression levels of seven genes (clpB, dnaK, groES, grpE, htpG, htpX and ibpB) encoding heat shock proteins (HSP) in Escherichia coli O157:H7 (E. coli) gamma irradiated was investigated. Timing impact of post-irradiated RNA extraction on the expression levels of these seven genes was also studied at a dose damaging the bacterial cells (0.4 kGy). METHODS: Bacterial samples were γ-irradiated at 0.4 kGy and at a lethal dose of 1.3 kGy. RNA was extracted at 0 min post irradiation for both irradiation doses and at 15, 30, 60, 90 or 120 min post-irradiation at the dose damaging the cells. Quantification of the gene expression was performed using quantitative real-time polymerase chain reaction (q-RT-PCR). RESULTS: The expression of genes encoding HSP was a very dynamic process evolving rapidly when E. coli cells were irradiated at 0.4 kGy. Notably, groES, grpE and ibpB were more up- regulated at 1.3 kGy than those at 0.4 kGy. CONCLUSIONS: For the seven genes studied there were more damaged proteins during irradiation at the lethal dose and this dose causes increased expression in HSP which contributes to damage reparation. Expression patterns of genes encoding HSP in E. coli treated by γ-irradiation are different from those treated by heat shock.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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