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Enregistrement W3163028685 · doi:10.1099/mic.0.001050

Effect of pH on the antimicrobial activity of the macrophage metabolite itaconate

2021· article· en· W3163028685 sur OpenAlexafffund
Dustin Duncan, Andréanne Lupien, Marcel A. Behr, Karine Auclair

Notice bibliographique

RevueMicrobiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumocystis jirovecii pneumonia detection and treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de recherche du Québec
Mots-clésAntimicrobialMetaboliteEscherichia coliProtonationSalmonella entericaMolar concentrationChemistryBiological activityMinimum inhibitory concentrationBiochemistryBacteriaEnterobacteriaceaeIn vitroBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of itaconate by macrophages was only discovered in 2011. An increasing number of studies have since revealed essential biological functions for this small molecule, ranging from antimicrobial to immunomodulator. The antibacterial role of itaconate has however been questioned because the estimated concentration of itaconate in macrophages (low-millimolar) is lower than the minimum inhibitory concentration (MIC) of itaconate reported for several bacterial strains (low-to-mid-millimolar). We note that some of these investigations have tended to ignore the high acidity of this small diacid (pKas 3.85 and 5.45), thereby potentially biassing activity measurements. We measured the MIC of itaconate in Escherichia coli (not known to metabolize itaconate) and in Salmonella enterica serovar Typhimurium (known to metabolize itaconate) at varying pH values to probe the effect that pH has on itaconate toxicity. Herein, we demonstrate that the antimicrobial effect of itaconate is dependent upon the pH of the media and that itaconate does have antimicrobial activity at biologically relevant pH and concentrations. Under nutrient-poor conditions, the antimicrobial activity of itaconate in both E. coli and S . Typhimurium increased approximately 200-fold when the pH was dropped by one unit, whereas itaconate was not found to be toxic under nutrient rich conditions. Our results also reveal that the activity of itaconate is synergistic with acidity, yet is not a function of increased permeability with protonation. Similar experiments performed with succinate (a pKa-matched diacid) yielded drastically different results, consistent with a target-based mechanism of action for itaconate. Overall, our work shows the importance of controlling the pH when performing experiments with itaconic acid.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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