Characterization of colonization kinetics and virulence potential of Salmonella Enteritidis in chickens by photonic detection
Notice bibliographique
Résumé
The light emitting module lux operon ( luxCDABE ) of Photorhabdus luminescens can be integrated into a “dark” bacterium for expression under a suitable promoter. The technique has been used to monitor kinetics of infection, e.g., by studying gene expression in Salmonella using mouse models in vivo and ex vivo . Here, we applied the bioluminescence imaging (BLI) technique to track Salmonella Enteritidis (SEn) strains carrying the lux operon expressed under a constitutive promoter sequence (sigma 70) in chicken after oral challenge. Detectable photon signals were localized in the crop, small intestine, cecum, and yolk sac in orally gavaged birds. The level of colonization was determined by quantification of signal intensity and SEn prevalence in the cecum and yolk sac. Furthermore, an isogenic SEn mutant strain tagged with the lux operon allowed for us to assess virulence determinants regarding their role in colonization of the cecum and yolk sac. Interestingly, mutations of SPI-1 (Salmonella Pathogenicity Island 1) and fur (ferric uptake regulator) showed significantly decreased colonization in yolk sac that was correlated with the BLI data. A similar trend was detected in a Δ tonB strain by analyzing enrichment culture data. The inherently low quantum yield, light scattering, and absorption by tissues did not facilitate detection of signals from live birds. However, the detection limit of lux operon has the potential to be improved by resonance energy transfer to a secondary molecule. As a proof-of-concept, we were able to show that sensitization of a fluorescent-bound molecule known as the lumazine protein (LumP) improved the limit of detection to a certain extent.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 ».