Adaptation to Environmental Stresses in<i>Streptococcus mutans</i>Through the Production of its quorum‐sensing Peptide Pheromone
Notice bibliographique
Résumé
In the natural world, more than 99% of all bacteria live in biofilm communities, which changes our ability to diagnose and treat infectious diseases. In biofilms, bacteria are considered “social” organisms able to communicate with one another using small hormone-like molecules (pheromones) in a process called quorum sensing. Quorum-sensing mechanisms enable bacteria to sense their numbers (cell density) through accumulation of pheromones in the surrounding environment. Once a threshold concentration (quorum) of a pheromone is reached, the pheromone initiates a signaling cascade, culminating in a population-wide differential regulation of target genes to derive a competitive advantage. Streptococcus mutans is a well-characterized resident of the oral biofilm. It infects more than half of the world's human population. S. mutans is considered the principal etiological agent responsible for tooth decay, one of the most prevalent chronic diseases worldwide. S. mutans uses its quorum-sensing system to control a variety of phenotypes. In this chapter, special attention is given to the different phenotypes controlled by the quorum-sensing peptide pheromone and their role in adaptation to environmental stresses in S. mutans.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».