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Enregistrement W3097176330 · doi:10.1128/aem.02182-20

The Small RNAs PA2952.1 and PrrH as Regulators of Virulence, Motility, and Iron Metabolism in Pseudomonas aeruginosa

2020· article· en· W3097176330 sur OpenAlexafffund
Shannon R. Coleman, Manjeet Bains, Maren L. Smith, Victor Spicer, Ying Lao, Patrick K. Taylor, Neeloffer Mookherjee, Robert E. W. Hancock

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKillam TrustsGovernment of Canada
Mots-clésPseudomonas aeruginosaVirulenceMotilityMicrobiologyBiologyPseudomonadalesMetabolismQuorum sensingBacteriaCell biologyBiochemistryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

infections, it is important to understand the regulatory mechanisms that allow this bacterium to adapt to and thrive under a variety of conditions. Small RNAs (sRNAs) are one regulatory mechanism that allows bacteria to change the amount of protein synthesized. In this study, we overexpressed 20 different sRNAs in order to investigate how this might affect different bacterial behaviors. We found that one of the sRNAs, PrrH, played a role in swimming motility and virulence phenotypes, indicating a potentially important role in clinical infections. Another sRNA, PA2952.1, affected other clinically relevant phenotypes, including motility and antibiotic resistance. RNA-Seq and proteomics of the strain overexpressing PA2952.1 revealed the differential expression of 784 genes and 59 proteins, with a total of 73 regulatory factors. This substantial dysregulation indicates an important role for the sRNA PA2952.1.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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