Feeding behaviour of <i>Caenorhabditis elegans </i>is an indicator of <i>Pseudomonas aeruginosa </i>PAO1<i> </i>virulence
Notice bibliographique
Résumé
Caenorhabditis elegans is commonly used as an infection model for pathogenesis studies in Pseudomonas aeruginosa. While the standard virulence assays rely on the slow and fast killing or paralysis of nematodes, here we developed a behaviour assay to monitor the preferred bacterial food sources of C. elegans. The type III secretion system is a well-conserved virulence trait that is not required for slow or fast killing of C. elegans. However, ΔexsE mutants that are competent for hypersecretion of ExoS, ExoT and ExoY effectors were avoided as food sources in binary assays. Conversely, mutants lacking the secretion machinery or type III effectors were preferred food sources for PAO1. In binary feeding assays, both food sources were ingested and observed in the gastrointestinal tract, but non-preferred food sources were ultimately avoided. Next we developed a high throughput feeding behaviour assay to test a library of 2370 transposon mutants in order to identify preferred food sources. After primary and secondary screens, 37 mutants were identified as preferred food sources, which included mutations in many known virulence genes and that showed reduced virulence in the slow killing assay. We propose that C. elegans feeding behaviour can be used as a sensitive indicator of virulence for bacterial strains that have moderate worm killing activity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».