MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2910786482 · doi:10.1101/523126

Ethanol stimulates trehalose production through a SpoT-DksA-AlgU dependent pathway in <i>Pseudomonas aeruginosa</i>

2019· preprint· en· W2910786482 sur OpenAlexafffund
Colleen E. Harty, Dorival Martins, Georgia Doing, Dallas L. Mould, Michelle E. Clay, Dao Nguyen, Deborah A. Hogan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAudrey and Theodor Geisel School of Medicine at DartmouthUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthOhio State UniversityDirectorate for Biological SciencesSeoul National UniversityDartmouth CollegeNational Science FoundationCanadian Institutes of Health ResearchSchool of Medicine, Virginia Commonwealth UniversityVirginia Commonwealth University
Mots-clésTrehaloseQuorum sensingSigma factorBiologyBiofilmPseudomonas aeruginosaBiochemistryGeneCell biologyGene expressionMicrobiologyBacteriaGeneticsPromoterVirulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pseudomonas aeruginosa frequently resides among ethanol-producing microbes, making its response to these microbially-produced concentrations of ethanol relevant to understanding its biology. Our ranscriptome analysis found that the genes involved in trehalose metabolism were induced by low concentrations of ethanol, and levels of intracellular trehalose increased significantly upon growth with ethanol. The increase in trehalose was dependent on the TreYZ pathway, but not other trehalose metabolic enzymes TreS or TreA. The sigma factor AlgU (AlgT), a homolog of RpoE in other species, was required for increased expression of the treZ gene and trehalose levels, but induction was not controlled by the well-characterized proteolysis of its antisigma factor MucA. Growth with ethanol led to increased SpoT-dependent (p)ppGpp accumulation, which stimulates AlgU-dependent transcription of treZ and other AlgU-regulated genes through DksA, a (p)ppGpp and RNA polymerase binding protein. Ethanol stimulation of trehalose also required acylhomoserine lactone (AHL)-mediated quorum sensing, as induction was not observed in a Δ lasR Δ rhlR strain. A network analysis using a model, eADAGE, built from publicly available P. aeruginosa transcriptome datasets (1) provided strong support for our model that treZ and co-regulated genes are controlled by both AlgU and AHL-mediated QS (QS). Consistent with (p)ppGpp and AHL-mediated quorum sensing regulation, ethanol, even when added at the time of culture inoculation, stimulated treZ transcript levels and trehalose production in cells from post-exponential phase cultures but not from exponential phase cultures. These data highlight the integration of growth and cell density cues in the P. aeruginosa transcriptional response to ethanol. Importance Pseudomonas aeruginosa is often found with bacteria and fungi that produce fermentation products including ethanol. At concentrations similar to those produced by environmental microbes, we found that ethanol stimulated expression of trehalose biosynthetic genes and cellular levels of trehalose, a disaccharide that protects against environmental stresses. The induction of trehalose by ethanol required the alternative sigma factor AlgU through DksA and SpoT-dependent (p)ppGpp. Trehalose accumulation also required AHL quorum sensing and only occurred in post-exponential phase cultures. This work highlights how cells integrate cell-density and growth cues in their responses to products made by other microbes and a reveals a new role for (p)ppGpp in the regulation of AlgU activity.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetBacterial biofilms and quorum sensing→Travaux en français237 207→