Novel roles for two-component regulatory systems in cytotoxicity and virulence-related <em>properties in Pseudomonas aeruginosa</em>
Notice bibliographique
Résumé
to various growth modes and environmental conditions is controlled in part through diverse two-component regulatory systems. Some of these systems are well studied, but the majority are poorly characterized, even though it is likely that several of these systems contribute to virulence. Here, we screened all available strain PA14 mutants in 50 sensor kinases, 50 response regulators and 5 hybrid sensor/regulators, for contributions to cytotoxicity against cultured human bronchial epithelial cells, as assessed by the release of cytosolic lactate dehydrogenase. This enabled the identification of 8 response regulators and 3 sensor kinases that caused substantial decreases in cytotoxicity, and 5 response regulators and 8 sensor kinases that significantly increased cytotoxicity by 15-58% or more. These regulators were additionally involved in motility, adherence, type 3 secretion, production of cytotoxins, and the development of biofilms. Here we investigated in more detail the roles of FleSR, PilSR and WspR. Not all cognate pairs contributed to cytotoxicity (e.g. PhoPQ, PilSR) in the same way and some differences could be detected between the same mutants in PAO1 and PA14 strain backgrounds (e.g. FleSR, PhoPQ). This study highlights the potential importance of these regulators and their downstream targets on pathogenesis and demonstrates that cytotoxicity can be regulated by several systems and that their contributions are partly dependent on strain background.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».