Differences in Metabolism between the Biofilm and Planktonic Response to Metal Stress
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial biofilms are known to withstand the effects of toxic metals better than planktonic cultures of the same species. This phenomenon has been attributed to many features of the sessile lifestyle not present in free-swimming populations, but the contribution of intracellular metabolism has not been previously examined. Here, we use a combined GC-MS and (1)H NMR metabolomic approach to quantify whole-cell metabolism in biofilm and planktonic cultures of the multimetal resistant bacterium Pseudomonas fluorescens exposed to copper ions. Metabolic changes in response to metal exposure were found to be significantly different in biofilms compared to planktonic cultures. Planktonic metabolism indicated an oxidative stress response that was characterized by changes to the TCA cycle, glycolysis, pyruvate and nicotinate and niacotinamide metabolism. Similar metabolic changes were not observed in biofilms, which were instead dominated by shifts in exopolysaccharide related metabolism suggesting that metal stress in biofilms induces a protective response rather than the reactive changes observed for the planktonic cells. From these results, we conclude that differential metabolic shifts play a role in biofilm-specific multimetal resistance and tolerance. An altered metabolic response to metal toxicity represents a novel addition to a growing list of biofilm-specific mechanisms to resist environmental stress.
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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) | 0,001 | 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 ».