Transformed Recombinant Enrichment Profiling Rapidly Identifies HMW1 as an Intracellular Invasion Locus in Haemophilus influenzae
Notice bibliographique
Résumé
Many bacterial species actively take up and recombine homologous DNA into their genomes, called natural competence, a trait that offers a means to identify the genetic basis of naturally occurring phenotypic variation. Here, we describe "transformed recombinant enrichment profiling" (TREP), in which natural transformation is used to generate complex pools of recombinants, phenotypic selection is used to enrich for specific recombinants, and deep sequencing is used to survey for the genetic variation responsible. We applied TREP to investigate the genetic architecture of intracellular invasion by the human pathogen Haemophilus influenzae, a trait implicated in persistence during chronic infection. TREP identified the HMW1 adhesin as a crucial factor. Natural transformation of the hmw1 operon from a clinical isolate (86-028NP) into a laboratory isolate that lacks it (Rd KW20) resulted in ~1,000-fold increased invasion into airway epithelial cells. When a distinct recipient (Hi375, already possessing hmw1 and its paralog hmw2) was transformed by the same donor, allelic replacement of hmw2AHi375 by hmw1A86-028NP resulted in a ~100-fold increased intracellular invasion rate. The specific role of hmw1A86-028NP was confirmed by mutant and western blot analyses. Bacterial self-aggregation and adherence to airway cells were also increased in recombinants, suggesting that the high invasiveness induced by hmw1A86-028NP might be a consequence of these phenotypes. However, immunofluorescence results found that intracellular hmw1A86-028NP bacteria likely invaded as groups, instead of as individual bacterial cells, indicating an emergent invasion-specific consequence of hmw1A-mediated self-aggregation.
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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 ».