Interdependency of regulatory effects of iron and riboflavin in the foodborne pathogen <i>Shigella flexneri</i> determined by integral transcriptomics
Notice bibliographique
Résumé
Shigella flexneri is the causative agent of dysentery. For pathogens, iron is a critical micronutrient as its bioavailability is usually low in bacterial niches. This metal is involved in critical physiological processes mainly as a component of important metabolic molecules involved in redox reactions. Usually bacteria respond to fluctuations in iron availability to regulate iron acquisition and other iron-related functions. Recently the close metabolic feedback between iron and riboflavin, another pivotal biological redox agent, began to draw attention in bacteria. This is a widespread biological phenomenon, partly characterized by the coordination of regulatory responses to iron and riboflavin, probably owed to the involvement of these cofactors in common processes. Nonetheless, no systematic analyses to determine the extent of this regulatory effect have been performed in any species. Here, the transcriptomics responses to iron, riboflavin, iron in the presence of riboflavin and riboflavin in the presence of iron were assessed and compared in S. flexneri. The riboflavin regulon had a 43% overlap with the iron regulon. Notably, the presence of riboflavin highly increased the number of iron-responsive genes. Reciprocally, iron drastically changed the pool of riboflavin-responsive genes. Gene ontology (GO) functional terms enrichment analysis showed that biological processes were distinctively enriched for each subgroup of responsive genes. Among the biological processes regulated by iron and riboflavin were iron uptake, amino acids metabolism and electron transfer for ATP synthesis. Thus, iron and riboflavin highly affect the transcriptomics responses induced by each other in S. flexneri. GO terms analysis suggests that iron and riboflavin coordinately regulate specific physiological functions involving redox metabolism.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».