Indole cell signaling occurs primarily at low temperatures in <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
We have shown that the quorum-sensing signals acylhomoserine lactones, autoinducer-2 (AI-2) and indole influence the biofilm formation of Escherichia coli. Here, we investigate how the environment, that is, temperature, affects indole and AI-2 signaling in E. coli. We show in biofilms that indole addition leads to more extensive differential gene expression at 30 degrees C (186 genes) than at 37 degrees C (59 genes), that indole reduces biofilm formation (without affecting growth) more significantly at 25 and 30 degrees C than at 37 degrees C and that the effect is associated with the quorum-sensing protein SdiA. The addition of indole at 30 degrees C compared to 37 degrees C most significantly repressed genes involved in uridine monophosphate (UMP) biosynthesis (carAB, pyrLBI, pyrC, pyrD, pyrF and upp) and uracil transport (uraA). These uracil-related genes are also repressed at 30 degrees C by SdiA, which confirms SdiA is involved in indole signaling. Also, compared to 37 degrees C, indole more significantly decreased flagella-related qseB, flhD and fliA promoter activity, enhanced antibiotic resistance and inhibited cell division at 30 degrees C. In contrast to indole and SdiA, the addition of (S)-4,5-dihydroxy-2,3-pentanedione (the AI-2 precursor) leads to more extensive differential gene expression at 37 degrees C (63 genes) than at 30 degrees C (11 genes), and, rather than repressing UMP synthesis genes, AI-2 induces them at 37 degrees C (but not at 30 degrees C). Also, the addition of AI-2 induces the transcription of virulence genes in enterohemorrhagic E. coli O157:H7 at 37 degrees C but not at 30 degrees C. Hence, cell signals cause diverse responses at different temperatures, and indole- and AI-2-based signaling are intertwined.
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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 | 0,000 | 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 ».