Comparative transcriptomic analysis reveal genes involved in the pathogenicity increase of <i>Streptococcus suis</i> epidemic strains
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».