Transcriptomic Adaptation of Legionella pneumophila to Transient Heat Shock
Notice bibliographique
Résumé
A natural inhabitant of freshwater microbial ecology, Legionella pneumophila is an opportunistically pathogenic bacteria that has found a niche in hot water distribution systems (HWDS) where it challenges hospitals with the spread of nosocomial infection. Superheat-and-flush is a high-temperature pasteurization which can be temporarily effective, but systems often test positive for contamination soon after pasteurization. Because of the centrality of pasteurization in HWDS sanitation schemes, an understanding of the L. pneumophila intrinsic heat shock response may help improve the strategies used to counter its proliferation and ability to trigger nosocomial outbreaks. We tested a group of strains to assess differences in heat shock tolerance between clinical, laboratory, and environmental strains of different origin. The transcriptome of a model Philadelphia-1 L. pneumophila strain in response to heat shock was determined using microarray as an exploratory analysis of the heat shock response: 401 genes were induced, including genes involved in determining protein fate and ribosome biosynthesis while 43 genes were downregulated. Mutants of 3 individual genes were tested to find their direct effects on heat shock tolerance. Deletions of dksA or rpoS , genes involved in the regulation of life cycle switching and important for surviving long-term nutrient deprivation in freshwater lowered heat shock tolerance, suggesting an overlap in the pathways required to tolerate these stressors. Surprisingly, the deletion of htpG , the 90-kilodalton heat shock protein, was found to increase the ability to survive under transient heat shock. Taken altogether, our results show that L. pneumophila exhibits most components of the conserved bacterial heat shock response. Based on this exploratory transcriptomic study, we have provided data that can act as a platform for the research of L. pneumophila 's survival to pasteurization in hot water systems.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».