The complex resistomes of Paenibacillaceae reflect diverse antibiotic chemical ecologies
Notice bibliographique
Résumé
The ecology of antibiotic resistance involves the interplay of a long natural history of antibiotic production in the environment, and the modern selection of resistance in pathogens through human use of these drugs. Important components of the resistome are intrinsic resistance genes of environmental bacteria, evolved and acquired over millennia, and their mobilization, which drives dissemination in pathogens. Understanding the dynamics and evolution of resistance across bacterial taxa is essential to address the current crisis in drug-resistant infections. Here we report the exploration of antibiotic resistance in the Paenibacillaceae prompted by our discovery of an ancient intrinsic resistome in Paenibacillus sp. LC231, recovered from the isolated Lechuguilla cave environment. Using biochemical and gene expression analysis, we have mined the resistome of the second member of the Paenibacillaceae family, Brevibacillus brevis VM4, which produces several antimicrobial secondary metabolites. Using phylogenomics, we show that Paenibacillaceae resistomes are in flux, evolve mostly independent of secondary metabolite biosynthetic diversity, and are characterized by cryptic, redundant, pseudoparalogous, and orthologous genes. We find that in contrast to pathogens, mobile genetic elements are not significantly responsible for resistome remodeling. This offers divergent modes of resistome development in pathogens and environmental bacteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».