A Universal Strategy to Promote Secretion of G+/G– Bacterial Extracellular Vesicles and Its Application in Host Innate Immune Responses
Notice bibliographique
Résumé
Both Gram-positive and Gram-negative bacteria release nanosized extracellular vesicles called membrane vesicles (MVs, 20–400 nm), which have great potential in various biomedical applications due to their abilities to deliver effector molecules and induce therapeutic responses. To fully utilize bacterial MVs for therapeutic purposes, regulated and enhanced production of MVs would be highly advantageous. In this study, we developed a universal method to enhance MV yields in both G+/G– bacteria through an autonomous controlled peptidoglycan hydrolase (PGase) expression system. A significant increase (9.37-fold) of MV concentration was observed in engineered E. coli Nissle 1917 compared to the wild-type. With the help of this autonomous system, for the first time we experimentally confirmed horizontal gene transfer and nutrient acquisition in a cocultured bacterial consortium. Furthermore, the engineered probiotic E. coli strains with high yield of MVs showed higher activation of the innate immune responses in human embryonic kidney 293T (HEK293T) and human colorectal carcinoma cells (HCT116), thereby demonstrating the great potential of engineering probiotics in immunology and further living therapeutics in humans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».