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Enregistrement W2304664643 · doi:10.1038/srep23463

Lighting Up Clostridium Difficile: Reporting Gene Expression Using Fluorescent Lov Domains

2016· article· en· W2304664643 sur OpenAlexaff
Anthony M. Buckley, Caitlin Jukes, Denise Candlish, June Irvine, Janice Spencer, Robert P. Fagan, Andrew J. Roe, John M. Christie, Neil F. Fairweather, Gill Douce

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesWellcome TrustBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésFtsZGreen fluorescent proteinObligate anaerobeClostridium difficileBacteriaClostridiumBiologyCell biologyFusion proteinProtein subcellular localization predictionMicrobiologyFluorescence microscopeFluorescenceGeneBacterial proteinBiochemistryGeneticsRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The uses of fluorescent reporters derived from green fluorescent protein have proved invaluable for the visualisation of biological processes in bacteria grown under aerobic conditions. However, their requirement for oxygen has limited their application in obligate anaerobes such as Clostridium difficile. Fluorescent proteins derived from Light, Oxygen or Voltage sensing (LOV) domains have been shown to bridge this limitation, but their utility as translational fusions to monitor protein expression and localisation in a strict anaerobic bacterium has not been reported. Here we demonstrate the utility of phiLOV in three species of Clostridium and its application as a marker of real-time protein translation and dynamics through genetic fusion with the cell division protein, FtsZ. Time lapse microscopy of dividing cells suggests that Z ring assembly arises through the extension of the FtsZ arc starting from one point on the circumference. Furthermore, through incorporation of phiLOV into the flagella subunit, FliC, we show the potential of bacterial LOV-based fusion proteins to be successfully exported to the extracellular environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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