RNA-seq Brings New Insights to the Intra-Macrophage Transcriptome of Salmonella Typhimurium
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Notice bibliographique
Résumé
Salmonella enterica serovar Typhimurium is arguably the world's best-understood bacterial pathogen. However, crucial details about the genetic programs used by the bacterium to survive and replicate in macrophages have remained obscure because of the challenge of studying gene expression of intracellular pathogens during infection. Here, we report the use of deep sequencing (RNA-seq) to reveal the transcriptional architecture and gene activity of Salmonella during infection of murine macrophages, providing new insights into the strategies used by the pathogen to survive in a bactericidal immune cell. We characterized 3583 transcriptional start sites that are active within macrophages, and highlight 11 of these as candidates for the delivery of heterologous antigens from Salmonella vaccine strains. A majority (88%) of the 280 S. Typhimurium sRNAs were expressed inside macrophages, and SPI13 and SPI2 were the most highly expressed pathogenicity islands. We identified 31 S. Typhimurium genes that were strongly up-regulated inside macrophages but expressed at very low levels during in vitro growth. The SalComMac online resource allows the visualisation of every transcript expressed during bacterial replication within mammalian cells. This primary transcriptome of intra-macrophage S.-Typhimurium describes the transcriptional start sites and the transcripts responsible for virulence traits, and catalogues the sRNAs that may play a role in the regulation of gene expression during infection.
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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 découle