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Enregistrement W4213206023 · doi:10.1093/jcag/gwab049.008

A9 SIALIC ACID METABOLISM PLAYS A KEY ROLE IN INTESTINAL FITNESS AND VIRULENCE OF AN ATTACHING/ EFFACING BACTERIAL PATHOGEN

2022· article· en· W4213206023 sur OpenAlexaff
Qiaochu Liang, Joannie M. Allaire, H Yu, Shauna M. Crowley, Bruce A. Vallance

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSialic acidCitrobacter rodentiumMicrobiologyVirulenceMucusBiologyMucinN-Acetylneuraminic acidSecretionPathogenGlycanEnteropathogenic Escherichia coliIntestinal mucosaBiochemistryGlycoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The gastrointestinal (GI) mucus barrier acts as an important interface between the host and luminal gut microbes, beyond its role in limiting direct contact between noxious luminal agents and the underlying intestinal epithelium. Mucus is comprised of highly glycosylated mucin proteins, modified by O-glycan side chains, formed by five sugar monomers, including sialic acid. Sialic acid frequently occupies the terminal position of O-glycans and can be cleaved by microbial sialidases. We hypothesize that upon entering their hosts, enteric pathogens, such as the attaching and effacing (A/E) family (EHEC, EPEC and Citrobacter rodentium) metabolically adapt to their intestinal environment, and express key virulence factors by sensing and metabolizing mucin sugars, such as sialic acid. Aims Investigate the role of sialic acid in regulating the fitness and virulence strategies of the A/E pathogen C. rodentium within the GI environment. Methods C57Bl/6 mice were orally infected with either wildtype (WT) or mutant strains of C. rodentium to study bacterial pathogenicity in vivo. Sialic acid was localized in mouse colonic tissue sections through lectin staining, and quantified in mouse feces and mucus scrapings using a commercial kit. Protein secretion by C. rodentium, in the presence or absence of sialic acid was analyzed by SDS-PAGE and mass spectrometry. Intestinal epithelial cell lines were infected with enteropathogenic E. coli (EPEC) or C. rodentium to examine bacterial adherence. Results Sialic acid was expressed widely in the GI tracts of mice, primarily in the colonic mucus layer and by intestinal goblet cells. Both EPEC and C. rodentium were found to take up and metabolize sialic acid through the transporter NanT. A C. rodentium strain deficient in sialic acid uptake ( ΔnanT) was dramatically impaired in colonizing the intestines of mice and was rapidly cleared. Sialic acid also impacted C. rodentium’s virulence by inducing the secretion of two key virulence factors, which significantly enhanced the pathogen’s adhesion to intestinal epithelial cells. Moreover, sialic acid increased C. rodentium’s ability to degrade mucus, due to the increased production of these two secreted virulence factors. Conclusions We demonstrate that sialic acid, a mucin-derived sugar, is an essential nutrient for A/E pathogens to thrive and expand within their host’s intestines. Moreover, sialic acid enhances pathogen virulence by inducing secretion of two important virulence factors, which increase adhesion to the epithelium and promote the degradation of mucus. Funding Agencies CCC, CIHRCH.I.L.D. Fdn

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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