Additive effects of metal excess and superoxide, a highly toxic mixture in bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Summary Heavy metal contamination is a serious environmental problem. Understanding the toxicity mechanisms may allow to lower concentration of metals in the metal‐based antimicrobial treatments of crops, and reduce metal content in soil and groundwater. Here, we investigate the interplay between metal efflux systems and the superoxide dismutase (SOD) in the purple bacterium Rubrivivax gelatinosus and other bacteria through analysis of the impact of metal accumulation. Exposure of the Cd 2+ ‐efflux mutant Δ cadA to Cd 2+ caused an increase in the amount and activity of the cytosolic Fe‐Sod SodB, thereby suggesting a role of SodB in the protection against Cd 2+ . In support of this conclusion, inactivation of sodB gene in the Δ cadA cells alleviated detoxification of superoxide and enhanced Cd 2+ toxicity. Similar findings were described in the Cu + ‐efflux mutant with Cu + . Induction of the Mn‐Sod or Fe‐Sod in response to metals in other bacteria, including Escherichia coli , Pseudomonas aeruginosa , Pseudomonas putida , Vibrio cholera and Bacillus subtilis , was also shown. Both excess Cd 2+ or Cu + and superoxide can damage [4Fe‐4S] clusters. The additive effect of metal and superoxide on the [4Fe‐4S] could therefore explain the hypersensitive phenotype in mutants lacking SOD and the efflux ATPase. These findings underscore that ROS defence system becomes decisive for bacterial survival under metal excess.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».