Protocol: a simple method for biosensor visualization of bacterial quorum sensing and quorum quenching interaction on Medicago roots
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Defining interactions of bacteria in the rhizosphere (encompassing the area near and on the plant root) is important to understand how they affect plant health. Some rhizosphere bacteria, including plant growth promoting rhizobacteria (PGPR) engage in the intraspecies communication known as quorum sensing (QS). Many species of Gram-negative bacteria use extracellular autoinducer signal molecules called N-acyl homoserine lactones (AHLs) for QS. Other rhizobacteria species, including PGPRs, can interfere with or disrupt QS through quorum quenching (QQ). Current AHL biosensor assays used for screening and identifying QS and QQ bacteria interactions fail to account for the role of the plant root. METHODS: Medicago spp. seedlings germinated on Lullien agar were transferred to soft-agar plates containing the broad-range AHL biosensor Agrobacterium tumefaciens KYC55 and X-gal substrate. Cultures of QS and QQ bacteria as well as pure AHLs and a QQ enzyme were applied to the plant roots and incubated for 3 days. RESULTS: We show that this expanded use of an AHL biosensor successfully allowed for visualization of QS/QQ interactions localized at the plant root. KYC55 detected pure AHLs as well as AHLs from live bacteria cultures grown directly on the media. We also showed clear detection of QQ interactions occurring in the presence of the plant root. CONCLUSIONS: Our novel tri-trophic system using an AHL biosensor is useful to study QS interspecies interactions in the rhizosphere.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,010 |
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 ».