Mapping of <i>Shigella flexneri</i>’s tissue distribution and type III secretion apparatus activity during infection of the large intestine of guinea pigs
Notice bibliographique
Résumé
Shigella spp. are bacterial pathogens that invade the human colonic mucosa using a type III secretion apparatus (T3SA), a proteinaceous device activated upon contact with host cells. Active T3SAs translocate proteins that carve the intracellular niche of Shigella spp. Nevertheless, the activation state of the T3SA has not been addressed in vivo. Here, we used a green fluorescent protein transcription-based secretion activity reporter (TSAR) to provide a spatio-temporal description of S. flexneri T3SAs activity in the colon of Guinea pigs. First, we observed that early mucus release is triggered in the vicinity of luminal bacteria with inactive T3SA. Subsequent mucosal invasion showed bacteria with active T3SA associated with the brush border, eventually penetrating into epithelial cells. From 2 to 8 h post-challenge, the infection foci expanded, and these intracellular bacteria displayed homogeneously high-secreting activity, while extracellular foci within the lamina propria featured bacteria with low secretion activity. We also found evidence that within lamina propria macrophages, bacteria reside in vacuoles instead of accessing the cytosol. Finally, bacteria were cleared from tissues between 8 and 24 h post-challenge, highlighting the hit-and-run colonization strategy of Shigella. This study demonstrates how genetically encoded reporters can contribute to deciphering pathogenesis in vivo.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».