Peptidoglycomics reveals compositional changes in peptidoglycan between biofilm- and planktonic-derived Pseudomonas aeruginosa
Notice bibliographique
Résumé
Peptidoglycan (PG) is a critical component of the bacterial cell wall and is composed of a repeating -1,4 -linked disaccharide of N-acetylglucosamine and N-acetylmuramic acid appended with a highly conserved stem peptide. In Gram-negative bacteria, PG is assembled in the cytoplasm and exported into the periplasm where it undergoes considerable maturation, modification, or degradation depending on the growth phase or presence of environmental stressors. These modifications serve important functions in diverse processes, including PG turnover, cell elongation/division, and antibiotic resistance. Conventional methods for analyzing PG composition are complex and time-consuming. We present here a streamlined MS-based method that combines differential analysis with statistical 1D annotation approaches to quantitatively compare PGs produced in planktonic-and biofilm-cultured Pseudomonas aeruginosa. We identified a core assembly of PG that is present in high abundance and that does not significantly differ between the two growth states. We also identified an adaptive PG assembly that is present in smaller amounts and fluctuates considerably between growth states in response to physiological changes. Biofilm-derived adaptive PG exhibited significant changes compared with planktonic-derived PG, including amino acid substitutions of the stem peptide and modifications that indicate changes in the activity of amidases, deacetylases, and lytic transglycosylases. The results of this work also provide first evidence of de-N-acetylated muropeptides from P. aeruginosa. The method developed here offers a robust and reproducible workflow for accurately determining PG composition in samples that can be used to assess global PG fluctuations in response to changing growth conditions or external stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».