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Enregistrement W2956009251 · doi:10.82308/32218

Antimicrobial peptide resistance mechanisms used by Enteropathogenic and Enterohemorrhagic «Escherichia coli»

2014· article· en· W2956009251 sur OpenAlexfundno aff
Jenny‐Lee Thomassin

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMicrobiologyEnteropathogenic Escherichia coliBiologyAntimicrobial peptidesCathelicidinPathogenEscherichia coliInnate immune systemBacterial outer membraneAntimicrobialDefensinVirologyImmunologyImmune systemBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les Escherichia coli entéropathogènes et entérohémorrhagiques (EPEC et EHEC) sont des bactéries à coloration Gram-négative qui causent des diarrhées dans les pays développés et en développement. Pour causer une infection, ces pathogènes doivent surmonter les défenses de l'immunité innée de l'hôte, tel que les peptides antimicrobiens sécrétés (PAMs). Chez l'humain, les PAMs sont divisés en deux groupes, les cathélicidines (ex. LL-37) et les défensines (ex. α-défensine humaine 5). L'expression des PAMs varie selon les tissus. Dans l'intestin grêle, la niche infectieuse des EPEC, les α-défensines humaines 5 et 6 (HD-5 et HD-6) sont abondantes et le niveau de LL-37 est bas. Inversement, HD-5 et HD-6 ne sont pas exprimées dans le côlon, la niche infectieuse des EHEC, et LL-37 est très abondant. Les pathogènes peuvent résister aux PAMs en utilisant différent mécanismes comme l'inactivation protéolytique, la production de structures recouvrant la cellule bactérienne et la modification du lipopolysaccharide (LPS). Notre hypothèse est que les EPEC et EHEC utilisent des mécanismes de résistance aux PAMs pour établir une infection. Précédemment, il a été démontré que la protéase de type omptin, CroP, de Citrobacter rodentium, un pathogène murin utilisé comme modèle pour les infections des EPEC et EHEC, dégrade la cathélicidine murine. Les EPEC et EHEC possèdent un homologue de CroP, OmpT. La contribution de OmpT à la résistance au LL-37 a été examinée chez ces deux pathogènes. Nos tests de clivage de peptide ont démontré que EHEC OmpT clive et inactive LL-37 plus rapidement que EPEC OmpT. La différence observée a été associée à une plus forte expression et production de OmpT chez les EHEC que chez les EPEC. Des tests supplémentaires ont démontré que OmpT ne peut pas cliver les α-défensines repliées. Ces données suggèrent qu'EPEC utilise d'autres mécanismes de résistance pour surmonter l'activité des PAMs présents dans sa niche infectieuse. Pour tester cette possibilité, les structures recouvrant la cellule ont été identifiées. Un haut niveau de transcription de gfcA, un gène requit pour la sécrétion de la capsule du groupe 4 (G4C), a été observé chez EPEC mais pas chez EHEC. Le mutant EPEC non-encapsulé ΔgfcA et la souche sauvage EHEC sont plus susceptible à l'effet du HD-5 que la souche sauvage EPEC. Étant donné que la G4C est composée des mêmes sucres que l'antigène O, la ligase de l'antigène O, waaL, a été délétée pour déterminer le rôle de l'antigène O dans la résistance au HD-5. La souche EPEC ΔwaaL est plus susceptible au HD-5 que la souche sauvage EPEC et le mutant EPEC ΔgfcA. L'addition de polysaccharide exogène augmente la survie du mutant ΔwaaLΔgfcA en présence de HD-5. Ceci indique que HD-5 se lie aux polysaccharides présents à la surface des EPEC. Ces données démontrent que la résistance à HD-5 chez EPEC repose sur la présence de la G4C et de l'antigène O. Toutes ces données indiquent que EHEC et EPEC utilisent des mécanismes de résistance différents aux PAMs, ce qui démontre une adaptation à leurs niches infectieuses respectives.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2014
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