Unraveling the effects of static magnetic field stress on cytosolic proteins of <i>Salmonella</i> by using a proteomic approach
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the adaptation of Salmonella enterica subsp. enterica serovar Hadar to static magnetic field (SMF) exposure (200 mT, 9 h). The proteomic analysis provides an overview of potentially important cytosolic proteins that Salmonella needs to regulate to survive and adapt to magnetic stress. Via 2-dimensional electrophoresis and liquid chromatography tandem mass spectrometry, we compared cytosolic proteomes before and after exposure to magnetic field. A total of 35 proteins displaying more than a 2-fold change were differentially expressed in exposed cells, among which 25 were upregulated and 10 were downregulated. These proteins can be classified mainly into 6 categories: (i) proteins involved in metabolic pathways of carbohydrates, (ii) chaperones and proteins produced in response to oxidative stress, (iii) proteins involved in energy homeostasis, (iv) elongation factors (EF-Tu and EF-Ts), (v) proteins involved in motility, and (vi) proteins involved in molecules transport. Many of the presented observations could be explained, while some represent still-unknown mechanisms. In addition, this study reveals 5 hypothetical proteins. It seems that the stress response to SMF (200 mT) is essentially set up to avoid oxidative damages, with the overexpression of proteins directly involved in oxidative stress response and metabolic switches to counteract oxidative stress. Interestingly, several proteins induced under SMF exposure are found to overlap with those induced by other stresses, such as heat shock and starvation.
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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 ».