Novel intermicrobial molecular interaction: Pseudomonas aeruginosa Quinolone Signal (PQS) modulates Aspergillus fumigatus response to iron
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa (Pa) and Aspergillus fumigatus (Af), the commonest bacterium and fungus in compromised host airways, compete for iron (Fe). The Pseudomonas quinolone signal (PQS), a Pa quorum sensing molecule, also chelates Fe, and delivers Fe to the Pa cell membrane using Pa siderophores. In models of Af biofilm formation or preformed biofilms, PQS inhibited Af in a low Fe environment. AfΔ sidA (mutant unable to produce siderophores) biofilm was more sensitive to PQS inhibition than wild-type (WT), as was planktonic AfΔ sidA growth. PQS decreased WT Af growth on agar. All these inhibitory actions were reversed by Fe. The Pa siderophore pyoverdin, or Af siderophore inhibitor celastrol, act cooperatively with PQS in Af inhibition. These findings all indicate PQS inhibition is owing to Fe chelation. Remarkably , in high Fe environments , PQS enhanced Af biofilm at 1/100 to 1/2000 Fe concentration required for Fe alone to enhance. Planktonic Af growth, and on agar, Af conidiation, were also enhanced by PQS+Fe compared to Fe alone. In contrast, neither AfΔ sidA biofilm, nor planktonic AfΔ sidA , were enhanced by PQS-Fe compared to Fe. When Af siderophore ferricrocin (FC),+PQS, were added to AfΔ sidA, Af was then boosted more than by FC alone. Moreover, FC+PQS+Fe boosted AfΔ sidA more than Fe, FC, FC+Fe, PQS+FC or PQS+Fe. Thus PQS-Fe maximal stimulation requires Af siderophores. PQS inhibits Af via chelation under low Fe conditions. In a high Fe environment, PQS paradoxically stimulates Af efficiently, and this involves Af siderophores. PQS production by Pa could stimulate Af in cystic fibrosis airways, where Fe homeostasis is altered and Fe levels increase, supporting fungal growth.
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 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 ».