<i>Legionella pneumophila</i> CRISPR-Cas suggests recurrent encounters with <i>Gokushovirinae</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Legionella pneumophila is a ubiquitous freshwater pathogen and the causative agent of Legionnaires’ disease. This pathogen and its ability to cause disease is closely tied to its environmental encounters. From phagocytic protists, L. pneumophila has “learned” how to avoid predation and exploit conserved eukaryotic processes to establish an intracellular replicative niche. Legionnaires’ disease is a product of these evolutionary pressures as L. pneumophila uses the same molecular mechanisms to replicate in grazing protists and in macrophages of the human lung. L. pneumophila growth within protists also provides a refuge from desiccation, disinfection, and other remediation strategies. One outstanding question has been whether this protection extends to phages. L. pneumophila isolates are remarkably devoid of prophages and to date no Legionella phages have been identified. Nevertheless, many L. pneumophila isolates maintain active CRISPR-Cas defenses. So far, the only known target of these systems has been an episomal element that we previously named Legionella Mobile Element-1 (LME-1). In this study, we have identified over 150 CRISPR-Cas systems across 600 isolates, to establish the clearest picture yet of L. pneumophila ’s adaptive defenses. By leveraging the sequence of 1,500 unique spacers, we can make two main conclusions: current data argue against CRISPR-Cas targeted integrative elements beyond LME-1 and the heretofore “missing” L. pneumophila phages are most likely lytic gokushoviruses. IMPORTANCE The causative agent of Legionnaires’ disease, an often-fatal pneumonia, is an intracellular bacterium, Legionella pneumophila , that normally grows inside amoebae and other freshwater protists. Unfortunately for us, this has two major consequences: the bacterium can take what it has learned in amoebae and use similar strategies to grow inside our lungs; and these amoebae can protect Legionella from various forms of chemical and physical disinfection regimes. Legionella are ubiquitous in the environment and frequently found in man-made water systems. Understanding the challenges to Legionella survival before it reaches the human lung is critical to preventing disease. We have leveraged our earlier discovery that L. pneumophila CRISPR-Cas systems are active and adaptive – meaning that they respond to contemporary threats encountered in the environment. In this way, CRISPR arrays can be considered genomic diaries of past encounters, with spacer sequences used to identify elements that may impinge on the pathogen’s survival. One outstanding question in the field is whether L. pneumophila is susceptible to phage, given the presumptive protection provided by intracellular replication within its eukaryotic hosts. In this work, we use CRISPR spacer sequences to suggest that the heretofore “missing” L. pneumophila phage are most likely lytic gokushoviruses. Such information is critical to the long-term goal of developing of new strategies for preventing colonization of our water systems by Legionella and subsequent human exposure to the pathogen.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».