Bacterial fitness in chronic wounds appears to be mediated by the capacity for high-density growth, not virulence or biofilm functions
Notice bibliographique
Résumé
While much is known about acute infection pathogenesis, the understanding of chronic infections has lagged.Here we sought to identify the genes and functions that mediate fitness of the pathogen Pseudomonas aeruginosa in chronic wound infections, and to better understand the selective environment in wounds.We found that clinical isolates from chronic human wounds were frequently defective in virulence functions and biofilm formation, and that many virulence and biofilm formation genes were not required for bacterial fitness in experimental mouse wounds.In contrast, genes involved in anaerobic growth, some metabolic and energy pathways, and membrane integrity were critical.Consistent with these findings, the fitness characteristics of some wound impaired-mutants could be represented by anaerobic, oxidative, and membrane-stress conditions ex vivo, and more comprehensively by high-density bacterial growth conditions, in the absence of a host.These data shed light on the bacterial functions needed in chronic wound infections, the nature of stresses applied to bacteria at chronic infection sites, and suggest therapeutic targets that might compromise wound infection pathogenesis. Author summaryChronic infections are poorly understood, hard to model, and treatment resistant.Future progress depends upon understanding infection pathogenesis.Our study suggests that many bacterial virulence and biofilm formation functions are not required for fitness of infecting bacteria in chronic wounds.Instead, we found that functions that mitigate stresses associated with high-density bacterial growth are critical for infection.These findings suggest new approaches to model and target chronic bacterial infections.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».