Identification and Characterization of Putative Virulence Genes and Gene Clusters in <i>Aeromonas hydrophila</i> PPD134/91
Notice bibliographique
Résumé
Aeromonas hydrophila is a gram-negative opportunistic pathogen of animals and humans. The pathogenesis of A. hydrophila is multifactorial. Genomic subtraction and markers of genomic islands (GIs) were used to identify putative virulence genes in A. hydrophila PPD134/91. Two rounds of genomic subtraction led to the identification of 22 unique DNA fragments encoding 19 putative virulence factors and seven new open reading frames, which are commonly present in the eight virulence strains examined. In addition, four GIs were found, including O-antigen, capsule, phage-associated, and type III secretion system (TTSS) gene clusters. These putative virulence genes and gene clusters were positioned on a physical map of A. hydrophila PPD134/91 to determine their genetic organization in this bacterium. Further in vivo study of insertion and deletion mutants showed that the TTSS may be one of the important virulence factors in A. hydrophila pathogenesis. Furthermore, deletions of multiple virulence factors such as S-layer, serine protease, and metalloprotease also increased the 50% lethal dose to the same level as the TTSS mutation (about 1 log) in a blue gourami infection model. This observation sheds light on the multifactorial and concerted nature of pathogenicity in A. hydrophila. The large number of putative virulence genes identified in this study will form the basis for further investigation of this emerging pathogen and help to develop effective vaccines, diagnostics, and novel therapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».