Reactive nitrogen species (RNS)-resistant microbes: adaptation and medical implications
Notice bibliographique
Résumé
Nitrosative stress results from an increase in reactive nitrogen species (RNS) within the cell. Though the RNS - nitric oxide (·NO) and peroxynitrite (ONOO-) - play pivotal physiological roles, at elevated concentrations, these moieties can be poisonous to both prokaryotic and eukaryotic cells alike due to their capacity to disrupt a variety of essential biological processes. Numerous microbes are known to adapt to nitrosative stress by elaborating intricate strategies aimed at neutralizing RNS. In this review, we will discuss both the enzymatic systems dedicated to the elimination of RNS as well as the metabolic networks that are tailored to generate RNS-detoxifying metabolites - α-keto-acids. The latter has been demonstrated to nullify RNS via non-enzymatic decarboxylation resulting in the production of a carboxylic acid, many of which are potent signaling molecules. Furthermore, as aerobic energy production is severely impeded during nitrosative stress, alternative ATP-generating modules will be explored. To that end, a holistic understanding of the molecular adaptation to nitrosative stress, reinforces the notion that neutralization of toxicants necessitates significant metabolic reconfiguration to facilitate cell survival. As the alarming rise in antimicrobial resistant pathogens continues unabated, this review will also discuss the potential for developing therapies that target the alternative ATP-generating machinery of bacteria.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».