<i>Staphylococcus epidermidis</i>undergoes global changes in gene expression during biofilm maturation in platelet concentrates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Staphylococcus epidermidis forms surface-attached aggregates (biofilms) when grown in platelet concentrates (PCs). Comparative transcriptome analyses were undertaken to investigate differential gene expression of S. epidermidis biofilms grown in PCs. STUDY DESIGN AND METHODS: Two S. epidermidis strains isolated from human skin (AZ22 and AZ39) and one strain isolated from contaminated PCs (ST02) were grown in glucose-supplemented Trypticase Soy Broth (TSBg) and PCs. RNA was extracted and sequenced using Illumina HiSeq. Differential expression analysis was done using DESeq, and significantly differentially expressed genes (DEGs) were selected. DEGs were subjected to Kyoto encyclopedia of genes and genomes and Gene Ontology analyses. Differential gene expression was validated with quantitative reverse transcription-PCR. RESULTS: A total of 436, 442, and 384 genes were expressed in AZ22, AZ39, and ST02, respectively. DEG analysis showed that 170, 172, and 117 genes were upregulated in PCs in comparison to TSBg, whereas 120, 135, and 89 genes were downregulated (p < .05) in mature biofilms of AZ22, AZ39, and ST02, respectively. Twenty-seven DEGs were shared by all three strains. While 76 DEGs were shared by AZ22 and AZ39, only 34 and 21 DEGs were common between ST02, and AZ22 and AZ39, respectively. Significant transcriptional expression changes were observed in genes involved in platelet-bacteria interaction, biofilm formation, production of virulence factors, and resistance to antimicrobial peptides and antibiotics. CONCLUSION: Differential gene expression in S. epidermidis is triggered by the stressful PC storage environment. Upregulation of virulence and antimicrobial resistance genes could have clinical implications for transfusion patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».