N-Acetyl-glucosamine influences the biofilm formation of Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
The intestinal mucous layer is a physical barrier that limits the contact between bacteria and host epithelial cells. There is growing evidence that microbiota-produced metabolites can also be specifically sensed by gut pathogens as signals to induce or repress virulence genes. Many E. coli , including adherent and invasive (AIEC) strains, can form biofilm. This property can promote their intestinal colonization and resistance to immune mechanisms. We sought to evaluate the impact of mucus-derived sugars on biofilm formation of E. coli . We showed that the mucin sugar N -acetyl-glucosamine (NAG) can reduce biofilm formation of AIEC strain LF82. We demonstrated that the inactivation of the regulatory protein NagC, by addition of NAG or by mutation of nagC gene, reduced the biofilm formation of LF82 in static condition. Interestingly, real-time monitoring of biofilm formation of LF82 using microfluidic system showed that the mutation of nagC impairs the early process of biofilm development of LF82. Thus, NAG sensor NagC is involved in the early steps of biofilm formation of AIEC strain LF82 under both static and dynamic conditions. Its implication is partly due to the activation of type 1 fimbriae. NAG can also influence biofilm formation of other intestinal E. coli strains. This study highlights how catabolism can be involved in biofilm formation of E. coli . Mucus-derived sugars can influence virulence properties of pathogenic E. coli and this study will help us better understand the mechanisms used to prevent colonization of the intestinal mucosa by pathogens.
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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 ».