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Enregistrement W2462378675 · doi:10.1080/03079457.2016.1189512

Comparative transcriptomic analysis of<i>Clostridium perfringens</i>biofilms and planktonic cells

2016· article· en· W2462378675 sur OpenAlexaff
Audrey Charlebois, Mario Jacques, Marie Archambault

Notice bibliographique

RevueAvian Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmClostridium perfringensBiologyMicrobiologyVirulenceGeneBacteriaTranscriptomeQuorum sensingGene expressionBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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