Genome evolution drives transcriptomic and phenotypic adaptation in Pseudomonas aeruginosa during 20 years of infection
Notice bibliographique
Résumé
The opportunistic pathogen Pseudomonas aeruginosa chronically infects the lungs of patients with cystic fibrosis (CF). During infection the bacteria evolve and adapt to the lung environment. Here we use genomic, transcriptomic and phenotypic approaches to compare multiple isolates of P. aeruginosa collected more than 20 years apart during a chronic infection in a CF patient. Complete genome sequencing of the isolates, using short- and long-read technologies, showed that a genetic bottleneck occurred during infection and was followed by diversification of the bacteria. A 125 kb deletion, an 0.9 Mb inversion and hundreds of smaller mutations occurred during evolution of the bacteria in the lung, with an average rate of 17 mutations per year. Many of the mutated genes are associated with infection or antibiotic resistance. RNA sequencing was used to compare the transcriptomes of an earlier and a later isolate. Substantial reprogramming of the transcriptional network had occurred, affecting multiple genes that contribute to continuing infection. Changes included greatly reduced expression of flagellar machinery and increased expression of genes for nutrient acquisition and biofilm formation, as well as altered expression of a large number of genes of unknown function. Phenotypic studies showed that most later isolates had increased cell adherence and antibiotic resistance, reduced motility, and reduced production of pyoverdine (an iron-scavenging siderophore), consistent with genomic and transcriptomic data. The approach of integrating genomic, transcriptomic and phenotypic analyses reveals, and helps to explain, the plethora of changes that P. aeruginosa undergoes to enable it to adapt to the environment of the CF lung during a chronic infection.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».