Spatial transcriptomes within the <i>Pseudomonas aeruginosa</i> biofilm architecture
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial cooperative associations and dynamics in biofilm microenvironments are of special interest in recent years. Knowledge of localized gene-expression and corresponding bacterial behaviors within the biofilm architecture at a global scale has been limited, due to a lack of robust technology to study limited number of cells in stratified layers of biofilms. With our recent pioneering developments in single bacterial cell transcriptomic analysis technology, we generated herein an unprecedented spatial transcriptome map of the mature in vitro Pseudomonas aeruginosa biofilm model, revealing contemporaneous yet altered bacterial behaviors at different layers within the biofilm architecture (i.e., surface, middle and interior of the biofilm). Many genes encoding unknown functions were highly expressed at the biofilm-solid interphase, exposing a critical gap in the knowledge of their activities that may be unique to this interior niche. Several genes of unknown functions are critical for biofilm formation. The in vivo importance of these unknown proteins was validated in invertebrate (fruit fly) and vertebrate (mouse) models. We envisage the future value of this report to the community, in aiding the further pathophysiological understanding of P. aeruginosa biofilms. Our approach will open doors to the study of bacterial functional genomics of different species in numerous settings.
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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) | 0,000 | 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 ».