Comparative transcriptomic analysis of<i>Clostridium perfringens</i>biofilms and planktonic cells
Notice bibliographique
Résumé
Clostridium perfringens is an opportunistic pathogen that can cause food poisoning in humans and various enterotoxaemias in animal species. Recently, C. perfringens was shown to form biofilms, a structured community of bacterial cells enclosed in a self-produced extracellular matrix. However, very little is known on the subject and no information is available on gene expression in C. perfringens biofilms. To gain insights into the differences between free-living C. perfringens cells and those in biofilms, we used RNA sequencing. In total, 25.7% of genes showed differential expression in the two growth modes; about 12.8% of genes were up-regulated and about 12.9% were down-regulated in biofilms. We show that 772 genes were significantly differentially expressed between biofilms and planktonic cells from the supernatant of biofilms. Genes that were down-regulated in biofilm cells, relative to planktonic cells, included those involved in virulence, energy production, amino acid, nucleotide and carbohydrate metabolism, and in translation and ribosomal structure. Genes up-regulated in biofilm cells were mainly involved in amino acid and carbohydrate metabolism, transcription, inorganic ion metabolism and in defence mechanisms. This study provides new insights into the transcriptomic response of C. perfringens during biofilm formation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».