Collateral sensitivity and the evolution of drug resistance in Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Recently, collateral sensitivity networks have created excitement for designing new therapies that could reduce rates of evolution of antibiotic resistance in pathogens.To explore this idea, I tested the key assumption that collateral sensitivity should reduce the frequency of mutation to resistance.Thirty strains of Escherichia coli, each selected for resistance to a single antibiotic, were screened for minimum inhibitory concentration values against twelve drugs to find relationships of collateral sensitivity.Ceftazidime resistant strains showed susceptibility to chloramphenicol.It was therefore expected that growth in sub-MIC concentrations of chloramphenicol would reduce mutation rate to ceftazidime resistance, however, an increase in mutation rate was observed.The results showed that µ was significantly higher in populations evolved in sub-MIC concentrations of cef, compared to plain LB (p = 2.93x10 -5 ) For populations grown in LB µ was 0.011 per 10 9 cells, 95% CI [0.019, 0.005] whereas populations grown in LB and sub-MIC cef, µ was 0.21 per 10 9 cells, 95% CI [0.452,0.158].There are two likely hypotheses, the first is that the increase in mutation is due to antibiotic related SOS response, and the second is that multi-drug-resistance was selected for in both cases.This highlights the need for evolutionary considerations in designing new drug therapies, as apparent patterns of collateral sensitivity may not be a sufficient criterion.v 3.4 Rate of Mutation in Rich-Media vs. Low-Level Antibiotic Environments ..................
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».