Persistence Increases in the Absence of the Alarmone Guanosine Tetraphosphate by Reducing Cell Growth
Notice bibliographique
Résumé
Most bacterial cells are stressed, and as a result, some become tolerant to antibiotics by entering a dormant state known as persistence. The key intracellular metabolite that has been linked to this persister state is guanosine tetraphosphate (ppGpp), the alarmone that was first linked to nutrient stress. In Escherichia coli, ppGpp redirects protein production during nutrient stress by interacting with RNA polymerase directly and by inhibiting several proteins. Consistently, increased levels of ppGpp lead to increased persistence; but, the mechanism by which elevated ppGpp translates into persistence has not been determined. Hence, we explored persistence in the absence of ppGpp so that the underlying mechanism of persister cell formation could be explored. We found that persister cells still form, although at lower levels, in the absence of ppGpp. Additionally, the toxin/antitoxin systems that we investigated (MqsR, MazF, GhoT, and YafQ) remain able to increase persistence dramatically in the absence of ppGpp. By overproducing each E. coli protein from the 4287 plasmid vectors of the ASKA library and selecting for increased persistence in the absence of ppGpp (via a relA spoT mutant), we identified five new proteins, YihS, PntA, YqjE, FocA, and Zur, that increase persistence simply by reducing cell growth.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».