Role of the Cell Wall Microenvironment in Expression of a Heterologous SpaP-S1 Fusion Protein by <i>Streptococcus gordonii</i>
Notice bibliographique
Résumé
The charge density in the cell wall microenvironment of Gram-positive bacteria is believed to influence the expression of heterologous proteins. To test this, the expression of a SpaP-S1 fusion protein, consisting of the surface protein SpaP of Streptococcus mutans and a pertussis toxin S1 fragment, was studied in the live vaccine candidate bacterium Streptococcus gordonii. Results showed that the parent strain PM14 expressed very low levels of SpaP-S1. By comparison, the dlt mutant strain, which has a mutation in the dlt operon preventing d-alanylation of the cell wall lipoteichoic acids, and another mutant strain, OB219(pPM14), which lacks the LPXTG major surface proteins SspA and SspB, expressed more SpaP-S1 than the parent. Both the dlt mutant and the OB219(pPM14) strain had a more negatively charged cell surface than PM14, suggesting that the negative charged cell wall played a role in the increase in SpaP-S1 production. Accordingly, the addition of Ca(2+), Mg(2+), and K(+), presumably increasing the positive charge of the cell wall, led to a reduction in SpaP-S1 production, while the addition of bicarbonate resulted in an increase in SpaP-S1 production. The level of SpaP-S1 production could be correlated with the level of PrsA, a peptidyl-prolyl cis/trans isomerase, in the cells. PrsA expression appears to be regulated by the cell envelope stress two-component regulatory system LiaSR. The results collectively indicate that the charge density of the cell wall microenvironment can modulate heterologous SpaP-S1 protein expression in S. gordonii and that this modulation is mediated by the level of PrsA, whose expression is regulated by the LiaSR two-component regulatory system.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».