Label‐free quantitative proteomics identifies unique proteomes of clinical isolates of the Liverpool Epidemic Strain of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> and laboratory strain PAO1
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Comparative genomics and phenotypic assays have shown that antibiotic resistance profiles differ among clinical isolates of Pseudomonas aeruginosa and that genotype-phenotype associations are difficult to establish for resistance phenotypes based on these comparisons alone. EXPERIMENTAL DESIGN: Here, we used label-free quantitative proteomics to compare two isolates of the Liverpool Epidemic Strain (LES) of P. aeruginosa, LESlike1 and LESB58, and the common laboratory strain P. aeruginosa PAO1 to more accurately predict functional differences between strains. RESULTS: Our results show that the proteomes of the LES isolates are more similar to each other than to PAO1; however, a number of differences were observed in the abundance of proteins involved in quorum sensing, virulence, and antibiotic resistance, including in the comparison of LESlike1 and LESB58. Additionally, the proteomic data revealed a higher abundance of proteins involved in polymyxin and aminoglycoside resistance in LESlike1. Minimum inhibitory concentration assays showed that LESlike1 had up to 128-fold higher resistance to antibiotics from these classes. CONCLUSIONS: These findings provide an example of the ability of proteomic data to complement genotypic and phenotypic studies to understand resistance in clinical isolates. CLINICAL RELEVANCE: P. aeruginosa is a predominant pathogen in chronic lung infections in individuals with cystic fibrosis (CF). LES isolates are capable of transferring between CF patients and have been associated with increased hospital visits and antibiotic treatments.
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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) | 0,001 | 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 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 ».