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.
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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 | 0,001 | 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 ».