A Kinetic Platform to Determine the Fate of Hydrogen Peroxide in Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen peroxide (H2O2) is used by phagocytic cells of the innate immune response to kill engulfed bacteria. H2O2 diffuses freely into bacteria, where it can wreak havoc on sensitive biomolecules if it is not rapidly detoxified. Accordingly, bacteria have evolved numerous systems to defend themselves against H2O2, and the importance of these systems to pathogenesis has been substantiated by the many bacteria that require them to establish or sustain infections. The kinetic competition for H2O2 within bacteria is complex, which suggests that quantitative models will improve interpretation and prediction of network behavior. To date, such models have been of limited scope, and this inspired us to construct a quantitative, systems-level model of H2O2 detoxification in Escherichia coli that includes detoxification enzymes, H2O2-dependent transcriptional regulation, enzyme degradation, the Fenton reaction and damage caused by •OH, oxidation of biomolecules by H2O2, and repair processes. After using an iterative computational and experimental procedure to train the model, we leveraged it to predict how H2O2 detoxification would change in response to an environmental perturbation that pathogens encounter within host phagosomes, carbon source deprivation, which leads to translational inhibition and limited availability of NADH. We found that the model accurately predicted that NADH depletion would delay clearance at low H2O2 concentrations and that detoxification at higher concentrations would resemble that of carbon-replete conditions. These results suggest that protein synthesis during bolus H2O2 stress does not affect clearance dynamics and that access to catabolites only matters at low H2O2 concentrations. We anticipate that this model will serve as a computational tool for the quantitative exploration and dissection of oxidative stress in bacteria, and that the model and methods used to develop it will provide important templates for the generation of comparable models for other bacterial species.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».