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Enregistrement W2894966346 · doi:10.1128/msphere.00473-18

Biofilm Formation Drives Transfer of the Conjugative Element ICE <i>Bs1</i> in <i>Bacillus subtilis</i>

2018· article· en· W2894966346 sur OpenAlexafffund
Frédéric Lécuyer, Jean-Sébastien Bourassa, Martin Gélinas, Vincent Charron‐Lamoureux, Vincent Burrus, Pascale B. Beauregard

Notice bibliographique

RevuemSphere · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésBiofilmBacillus subtilisContext (archaeology)BacteriaHorizontal gene transferMicrobiologyBiologyExtracellular polymeric substanceMulticellular organismChemistryGeneticsEcologyGenePhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transfer of mobile genetic elements from one bacterium to another is the principal cause of the spread of antibiotic resistance. However, the dissemination of these elements in environmental contexts is poorly understood. In clinical and environmental settings, bacteria are often found living in multicellular communities encased in a matrix, a structure known as a biofilm. In this study, we examined how forming a biofilm influences the transmission of an integrative and conjugative element (ICE). Using the model Gram-positive bacterium B. subtilis , we observed that biofilm formation highly favors ICE transfer. This increase in conjugative transfer is due to the production of extracellular matrix, which creates an ideal biophysical context. Our study provides important insights into the role of the biofilm structure in driving conjugative transfer, which is of major importance since biofilm is a widely preponderant bacterial lifestyle for clinically relevant bacterial strains.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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