Swarming of<i>Pseudomonas aeruginosa</i>Is a Complex Adaptation Leading to Increased Production of Virulence Factors and Antibiotic Resistance
Notice bibliographique
Résumé
In addition to exhibiting swimming and twitching motility, Pseudomonas aeruginosa is able to swarm on semisolid (viscous) surfaces. Recent studies have indicated that swarming is a more complex type of motility influenced by a large number of different genes. To investigate the adaptation process involved in swarming motility, gene expression profiles were analyzed by performing microarrays on bacteria from the leading edge of a swarm zone compared to bacteria growing in identical medium under swimming conditions. Major shifts in gene expression patterns were observed under swarming conditions, including, among others, the overexpression of a large number of virulence-related genes such as those encoding the type III secretion system and its effectors, those encoding extracellular proteases, and those associated with iron transport. In addition, swarming cells exhibited adaptive antibiotic resistance against polymyxin B, gentamicin, and ciprofloxacin compared to what was seen for their planktonic (swimming) counterparts. By analyzing a large subset of up-regulated genes, we were able to show that two virulence genes, lasB and pvdQ, were required for swarming motility. These results clearly favored the conclusion that swarming of P. aeruginosa is a complex adaptation process in response to a viscous environment resulting in a substantial change in virulence gene expression and antibiotic resistance.
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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) | 0,000 | 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 ».