Transcriptome Changes of Mycobacterium marinum in the Process of Resuscitation From Hypoxia-Induced Dormancy
Notice bibliographique
Résumé
Nearly one-third of the world’s population is latently infected with Mycobacterium tuberculosis (M. tb), which represents a huge disease reservoir for reactivation and a major obstacle for effective control of tuberculosis. During latent infection, M. tb is thought to enter nonreplicative dormant states by virtue of response to hypoxia and nutrient deprived conditions. Knowledge of the genetic programs used to facilitate entry into and exit from the nonreplicative dormant states remains incomplete. In this study, we examined the transcriptional changes of Mycobacterium marinum (M. marinum), a pathogenic mycobacterial species closely related to M. tb, at different stages of resuscitation from hypoxia-induced dormancy. RNA-seq analyses were performed on M. marinum cultures recovered at multiple time points after resuscitation. Differentially expressed genes (DEGs) at each time period were identified and analyzed. Co-expression networks of transcription factors and DEGs in each period were constructed. In addition, we performed weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) to all genes and obtained 12 distinct gene modules. Collectively, these data provide valuable insight into the transcriptome changes of M. marinum upon resuscitation, as well as gene module function of the bacteria during active metabolism and 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 | 0,001 |
| 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 ».