Extracellular DNA release, quorum sensing, and PrrF1/F2 small RNAs are key players in Pseudomonas aeruginosa tobramycin-enhanced biofilm formation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biofilms are structured microbial communities that are the leading cause of numerous chronic infections which are difficult to eradicate. Within the lungs of individuals with cystic fibrosis (CF), Pseudomonas aeruginosa causes persistent biofilm infection that is commonly treated with aminoglycoside antibiotics such as tobramycin. However, sublethal concentrations of this aminoglycoside were previously shown to increase biofilm formation by P. aeruginosa, but the underlying adaptive mechanisms still remain elusive. Herein, we combined confocal laser scanning microscope analyses, proteomics profiling, gene expression assays and phenotypic studies to unravel P. aeruginosa potential adaptive mechanisms in response to tobramycin exposure during biofilm growth. Under this condition, we show that the modified biofilm architecture is related at least in part to increased extracellular DNA (eDNA) release, most likely as a result of biofilm cell death. Furthermore, the activity of quorum sensing (QS) systems was increased, leading to higher production of QS signaling molecules. We also demonstrate upon tobramycin exposure an increase in expression of the PrrF small regulatory RNAs, as well as expression of iron uptake systems. Remarkably, biofilm biovolumes and eDNA relative abundances in pqs and prrF mutant strains decrease in the presence of tobramycin. Overall, our findings offer experimental evidences for a potential adaptive mechanism linking PrrF sRNAs, QS signaling, biofilm cell death, eDNA release, and tobramycin-enhanced biofilm formation in P. aeruginosa. These specific adaptive mechanisms should be considered to improve treatment strategies against P. aeruginosa biofilm establishment in CF patients’ lungs.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».