Cryptic specialized metabolites drive <i>Streptomyces</i> exploration and provide a competitive advantage during growth with other microbes
Notice bibliographique
Résumé
Streptomyces bacteria have a complex life cycle that is intricately linked with their remarkable metabolic capabilities. Exploration is a recently discovered developmental innovation of these bacteria, that involves the rapid expansion of a structured colony on solid surfaces. Nutrient availability impacts exploration dynamics, and we have found that glycerol can dramatically increase exploration rates and alter the metabolic output of exploring colonies. We show here that glycerol-mediated growth acceleration is accompanied by distinct transcriptional signatures and by the activation of otherwise cryptic metabolites including the orange-pigmented coproporphyrin, the antibiotic chloramphenicol, and the uncommon, alternative siderophore foroxymithine. Exploring cultures are also known to produce the well-characterized desferrioxamine siderophore. Mutational studies of single and double siderophore mutants revealed functional redundancy when strains were cultured on their own; however, loss of the alternative foroxymithine siderophore imposed a more profound fitness penalty than loss of desferrioxamine during coculture with the yeast Saccharomyces cerevisiae . Notably, the two siderophores displayed distinct localization patterns, with desferrioxamine being confined within the colony area, and foroxymithine diffusing well beyond the colony boundary. The relative fitness advantage conferred by the alternative foroxymithine siderophore was abolished when the siderophore piracy capabilities of S. cerevisiae were eliminated ( S. cerevisiae encodes a ferrioxamine-specific transporter). Our work suggests that exploring Streptomyces colonies can engage in nutrient-targeted metabolic arms races, deploying alternative siderophores that allow them to successfully outcompete other microbes for the limited bioavailable iron during coculture.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».