Identification of Specific and Universal Virulence Factors in <i>Burkholderia cenocepacia</i> Strains by Using Multiple Infection Hosts
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, strains of the Burkholderia cepacia complex have emerged as important pathogens for patients suffering from cystic fibrosis. Identification of virulence factors and assessment of the pathogenic potential of Burkholderia strains have increased the need for appropriate infection models. In previous studies, different infection hosts, including mammals, nematodes, insects, and plants, have been used. At present, however, the extent to which the virulence factors required to infect different hosts overlap is not known. The aim of this study was to analyze the roles of various virulence factors of two closely related Burkholderia cenocepacia strains, H111 and the epidemic strain K56-2, in a multihost pathogenesis system using four different model organisms, namely, Caenorhabditis elegans, Galleria mellonella, the alfalfa plant, and mice or rats. We demonstrate that most of the identified virulence factors are specific for one of the infection models, and only three factors were found to be essential for full pathogenicity in several hosts: mutants defective in (i) quorum sensing, (ii) siderophore production, and (iii) lipopolysaccharide biosynthesis were attenuated in at least three of the infection models and thus may represent promising targets for the development of novel anti-infectives.
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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 ».