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Enregistrement W2889750280 · doi:10.1101/422303

The molecular mechanisms underlying hidden phenotypic variation among metallo-ß-lactamases

2018· preprint· en· W2889750280 sur OpenAlexafffund
Raymond D. Socha, Nobuhiko Tokuriki

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésBiologyPeriplasmic spaceGenePhenotypeGeneticsGenetic variationHorizontal gene transferGenomeEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetic variation among orthologous genes has been largely formed through neutral genetic drift to maintain the same functional role. In some circumstances, however, this genetic variation can create critical phenotypic variation, particularly when genes are transferred to a new host by horizontal gene transfer (HGT). Unveiling “hidden phenotypic variation” through HGT is especially important for genes that confer resistance to antibiotics, which continue to disseminate to new organisms through HGT. Despite this biomedical importance, our understanding of the molecular mechanisms that underlie hidden phenotypic variation remains limited. Here we sought to determine the extent of hidden phenotypic variation in the B1 metallo-β-lactamase (MBL) family, as well as to determine its molecular basis by systematically characterizing eight MBL orthologs when they are expressed in three different organisms ( E. coli, P. aeruginosa, and K. pneumoniae ). We found that these MBLs confer diverse levels of resistance in each organism, which cannot be explained by variation in catalytic efficiency alone; rather, it is the combination of the catalytic efficiency and abundance of functional periplasmic enzyme that best predicts the observed variation in resistance. The level of functional periplasmic expression varied dramatically between MBL orthologs and between hosts. This was the result changes at multiple levels of each enzyme’s functional: 1) the quantity of mRNA; 2) the amount of MBL expressed; and 3) the efficacy of functional enzyme translocation to the periplasm. Overall, we see that it is the interaction between each gene and the host’s underlying cellular processes (transcription, translation, and translocation) that determines MBL genetic incompatibility thorough HGT. These host-specific processes may constrain the effective spread and deployment of MBLs to certain host species, and could explain the current observed distribution bias. Author Summary Orthologous genes spread among different organisms, typically maintaining the same functional role within the cell while accumulating some, presumably functionally-inert, genetic variation over time. However, these seemingly neutral gene sequence changes among orthologs can be revealed to have substantial difference in protein phenotypes, and thus, organismal fitness, when they are transferred to other host species. This so-called “hidden phenotypic variation” through horizontal gene transfer may play an important role in dissemination of antibiotic resistance genes, in particular. In this work, we systematically investigated the extent of phenotypic variation in eight orthologous antibiotic resistant genes from the metallo-β-lactamases family (MBLs), and identified the molecular causes underlying the observed phenotypic variation. We found that functional protein expression varied substantially among MBLs (causing significant variation in the level of antibiotic resistance conferred), and that this could not be explained by variation in catalytic efficiency alone. Instead, we see that functional variation is caused by multiple steps in the protein production, transcription, translation and translocation, that are necessary to provide functional enzymes in the bacterial periplasm. Thus, the successful gene transfer and dissemination of antibiotic resistance genes can be determined by complex interactions between the gene and host underlying cellular processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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