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Enregistrement W2127508944 · doi:10.1128/iai.01824-06

Role for <i>sagA</i> and <i>siaA</i> in Quorum Sensing and Iron Regulation in <i>Streptococcus pyogenes</i>

2007· article· en· W2127508944 sur OpenAlexafffund
Kowthar Y. Salim, Joyce C. de Azavedo, Darrin J. Bast, Dennis G. Cvitkovitch

Notice bibliographique

RevueInfection and Immunity · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStreptococcus pyogenesQuorum sensingBiologyVirulenceMutantStreptolysinMicrobiologyRegulation of gene expressionGeneGene expressionGene productPathogenPsychological repressionGeneticsCell biologyBacterial proteinBacteriaStaphylococcus aureus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streptococcus pyogenes is a ubiquitous and versatile pathogen that causes a variety of infections with a wide range of severity. The versatility of this organism is due in part to its capacity to regulate virulence gene expression in response to the many environments that it encounters during an infection. We analyzed the expression of two potential virulence factors, sagA and siaA (also referred to as pel and htsA, respectively), in response to conditions of varying cell densities and iron concentrations. The sagA gene was up-regulated in conditioned medium from a wild-type strain but not from sagA-deficient mutants, and the gene was also up-regulated in the presence of streptolysin S (SLS), the gene product of sagA, thus indicating that this gene or its product is involved in density-dependent regulation of S. pyogenes. By comparison, siaA responded in a manner consistent with a role in iron acquisition since it was up-regulated under iron-restricted conditions. Although siaA expression was also up-regulated in the presence of SLS and in conditioned media from both wild-type and sagA-deficient mutants, this up-regulation was not growth phase dependent. We conclude that sagA encodes a quorum-sensing signaling molecule, likely SLS, and further support the notion that siaA is likely involved in iron acquisition.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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