Regulatory RNAs in the Less Studied Streptococcal Species: From Nomenclature to Identification
Notice bibliographique
Résumé
Streptococcal species are Gram-positive bacteria involved in severe and invasive diseases in humans and animals. Although, this group includes different pathogenic species involved in life-threatening infections for humans, it also includes beneficial species, such as Streptococcus thermophilus, which is used in yogurt production. In bacteria virulence factors are controlled by various regulatory networks including regulatory RNAs. For clearness and to develop logical thinking, we start this review with a revision of regulatory RNAs nomenclature. Previous reviews are mostly dealing with Streptococcus pyogenes and Streptococcus pneumoniae regulatory RNAs. We especially focused our analysis on regulatory RNAs in Streptococcus agalactiae, Streptococcus mutans, Streptococcus thermophilus and other less studied Streptococcus species. Although, S. agalactiae RNome remains largely unknown, sRNAs (small RNAs) are supposed to mediate regulation during environmental adaptation and host infection. In the case of S. mutans, sRNAs are suggested to be involved in competence regulation, carbohydrate metabolism, and Toxin-Antitoxin systems. A new category of miRNA-size small RNAs (msRNAs) was also identified for the first time in this species. The analysis of S. thermophilus sRNome shows that many sRNAs are associated to the bacterial immune system known as CRISPR-Cas system. Only few of the other different Streptococcus species have been the subject of studies pointed toward the characterization of regulatory RNAs. Finally, understanding bacterial sRNome can constitute one step forward to the elaboration of new strategies in therapy such as substitution of antibiotics in the management of S. agalactiae neonatal infections, prevention of S. mutans dental caries or use of S. thermophilus CRISPR-Cas system in genome editing applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».