Using a chemical genetic screen to enhance our understanding of the antimicrobial properties of copper
Notice bibliographique
Résumé
The competitive toxic and stress-inducing nature of copper necessitates systems that sequester and export this metal from the cytoplasm of bacterial cells. Several predicted mechanisms of toxicity include the production of reactive oxygen species, thiol depletion, DNA, and iron-sulfur cluster disruption. Accompanying these mechanisms include pathways of homeostasis such as chelation, oxidation, and transport. Still, the mechanisms of copper resistance and sensitivity are not fully understood. Furthermore, studies fail to recognize that the response to copper is likely a result of numerous mechanisms, as in the case for homeostasis, in which proteins and enzymes work as a collective to maintain appropriate copper concentrations. In this study, we used the Keio collection, an array of 3985 Escherichia coli mutants, each with a deleted non-essential gene, to gain a better understanding of the effects of prolonged exposure to copper. In short, we recovered two copper homeostatic genes involved in transporting and assembling that are required in mediating prolonged copper stress under the conditions assessed. The gene coding for the protein TolC was uncovered as a sensitive hit, and we demonstrated that tolC, an outer membrane efflux channel, is key in mitigating copper sensitivity. Additionally, the activity of tRNA processing was enriched along with the deletion of several proteins involved in importing generated copper tolerance. Lastly, key genes belonging to central carbon metabolism and nicotinamide adenine dinucleotide biosynthesis were uncovered as tolerant hits. Overall, this study shows that copper sensitivity and tolerance are a result of numerous mechanisms acting in combination within the cell.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».