Legionella pneumophila Transcriptional Response following Exposure to CuO Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Copper ions are an effective antimicrobial agent used to control Legionnaires' disease and Pontiac fever arising from institutional drinking water systems. Here, we present data on an alternative bactericidal agent, copper oxide nanoparticles (CuO-NPs), and its efficacy on Legionella pneumophila. In broth cultures, the CuO-NPs caused growth inhibition, which appeared to be concentration and exposure time dependent. The transcriptomic response of L. pneumophila to CuO-NP exposure was investigated by using a whole-genome microarray. The expression of genes involved in metabolism, transcription, translation, DNA replication and repair, and unknown/hypothetical proteins was significantly affected by exposure to CuO-NPs. In addition, expression of 21 virulence genes was also affected by exposure to CuO-NP and further evaluated by quantitative reverse transcription-PCR (qRT-PCR). Some virulence gene responses occurred immediately and transiently after addition of CuO-NPs to the cells and faded rapidly (icmV, icmW, lepA), while expression of other genes increased within 6 h (ceg29, legLC8, legP, lem19, lem24, lpg1689, and rtxA), 12 h (cegC1, dotA, enhC, htpX, icmE, pvcA, and sidF), and 24 h (legP, lem19, and ceg19), but for most of the genes tested, expression was reduced after 24 h of exposure. Genes like ceg29 and rtxA appeared to be the most responsive to CuO-NP exposures and along with other genes identified in this study may prove useful to monitor and manage the impact of drinking water disinfection on L. pneumophila.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».