Variability of bacterial behavior in the mammalian gut captured using a growth-linked single-cell synthetic gene oscillator
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The dynamics of the bacterial population that comprises the gut microbiota plays key roles in overall mammalian health. However, a detailed understanding of bacterial growth within the gut is limited by the inherent complexity and inaccessibility of the gut environment. Here, we deploy an improved synthetic genetic oscillator to investigate dynamics of bacterial colonization and growth in the mammalian gut under both healthy and disease conditions. The synthetic oscillator, when introduced into both Escherichia coli and Salmonella Typhimurium maintains regular oscillations with a constant period in generations across growth conditions. We determine the phase of oscillation from individual bacteria using image analysis of resultant colonies and thereby infer the number of cell divisions elapsed. In doing so, we demonstrate robust functionality and controllability of the oscillator circuit’s activity during bacterial growth in vitro , in a simulated murine gut microfluidic environment, and in vivo within the mouse gut. We determine different dynamics of bacterial colonization and growth in the gut under normal and inflammatory conditions. Our results show that a precise genetic oscillator can function in a complex environment and reveal single cell behavior under diverse conditions where disease may create otherwise impossible-to-quantify variability in growth across the population.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».