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Enregistrement W4293586561 · doi:10.1080/21505594.2022.2116160

Comparative transcriptomic analysis reveal genes involved in the pathogenicity increase of <i>Streptococcus suis</i> epidemic strains

2022· article· en· W4293586561 sur OpenAlexaff
Jianping Wang, Pujun Liang, Hui Sun, Zongfu Wu, Marcelo Gottschalk, Kexin Qi, Han Zheng

Notice bibliographique

RevueVirulence · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésStreptococcus suisBiologyPathogenicityMicrobiologyTranscriptomeGenePathogenicity islandVirologyVirulenceGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streptococcus suis epidemic strains were responsible for two outbreaks in China and possessed increased pathogenicity which was featured prominently by inducing an excessive inflammatory response at the early phase of infection. To discover the critical genes responsible for the pathogenicity increase of S. suis epidemic strains, the genome-wide transcriptional profiles of epidemic strain SC84 were investigated at the early phase of interaction with BV2 cells. The overall low expression levels of 89K pathogenicity island (PAI) and 129 known virulence genes in the SC84 interaction groups indicated that its pathogenicity increase should be attributed to novel mechanisms. Using highly pathogenic strain P1/7 and intermediately pathogenic strain 89–1591 as controls, 11 pathogenicity increase crucial genes (PICGs) and 38 pathogenicity increase-related genes (PIRGs) were identified in the SC84 incubation groups. The PICGs encoded proteins related to the methionine biosynthesis/uptake pathway and played critical roles in the pathogenicity increase of epidemic strains. A high proportion of PIRGs encoded surface proteins related to host cell adherence and immune escape, which may be conducive to the pathogenicity increase of epidemic strains by rapidly initiating infection. The fact that none of PICGs and PIRGs belonged to epidemic strain-specific gene indicated that the pathogenicity increase of epidemic strain may be determined by the expression level of genes, rather than the presence of them. Our results deepened the understanding on the mechanism of the pathogenicity increase of S. suis epidemic strains and provided novel approaches to control the life-threatening infections of S. suis epidemic strains.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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