Hyperosmotic Stress Response of Campylobacter jejuni
Notice bibliographique
Résumé
The diarrheal pathogen Campylobacter jejuni and other gastrointestinal bacteria encounter changes in osmolarity in the environment, through exposure to food processing, and upon entering host organisms, where osmotic adaptation can be associated with virulence. In this study, growth profiles, transcriptomics, and phenotypic, mutant, and single-cell analyses were used to explore the effects of hyperosmotic stress exposure on C. jejuni. Increased growth inhibition correlated with increased osmotic concentration, with both ionic and nonionic stressors inhibiting growth at 0.620 total osmol liter(-1). C. jejuni adaptation to a range of osmotic stressors and concentrations was accompanied by severe filamentation in subpopulations, with microscopy indicating septum formation and phenotypic diversity between individual cells in a filament. Population heterogeneity was also exemplified by the bifurcation of colony morphology into small and large variants on salt stress plates. Flow cytometry of C. jejuni harboring green fluorescent protein (GFP) fused to the ATP synthase promoter likewise revealed bimodal subpopulations under hyperosmotic stress. We also identified frequent hyperosmotic stress-sensitive variants within the clonal wild-type population propagated on standard laboratory medium. Microarray analysis following hyperosmotic upshift revealed enhanced expression of heat shock genes and genes encoding enzymes for synthesis of potential osmoprotectants and cross-protective induction of oxidative stress genes. The capsule export gene kpsM was also upregulated, and an acapsular mutant was defective for growth under hyperosmotic stress. For C. jejuni, an organism lacking most conventional osmotic response factors, these data suggest an unusual hyperosmotic stress response, including likely "bet-hedging" survival strategies relying on the presence of stress-fit individuals in a heterogeneous population.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».