Escherichia coli: Physiological Clues Which Turn On the Synthesis of Antimicrobial Molecules
Notice bibliographique
Résumé
Zoonotic pathogens, like Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) are a food safety and health risk. To battle the increasing emergence of virulent microbes, novel mitigation strategies are needed. One strategy being considered to combat pathogens is antimicrobial compounds produced by microbes, coined microcins. However, effectors for microcin production are poorly understood, particularly in the context of complex physiological responses along the gastro-intestinal tract (GIT). Previously, we identified an E. coli competitor capable of producing a strong diffusible antimicrobial with microcin-associated characteristics. Our objective was to examine how molecule production of this competitor is affected by physiological properties associated with the GIT, namely the effects of carbon source, bile salt concentration and growth phase. Using previously described liquid- and agar-based assays determined that carbon sources do not affect antimicrobial production of E. coli O103F. However, bile salt concentrations affected production significantly, suggesting that E. coli O103F uses cues along the GIT to modulate the expression of antimicrobial production. Furthermore, E. coli O103F produces the molecule during the exponential phase, contrary to most microcins identified to date. The results underscored the importance of experimental design to identify producers of antimicrobials. To detect antimicrobials, conventional microbiological methods can be a starting point, but not the gold standard.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».