Enterohemorrhagic <i>Escherichia coli</i> responds to gut microbiota metabolites by altering metabolism and activating stress responses
Notice bibliographique
Résumé
Enterohemorrhagic Escherichia coli (EHEC) is a major cause of severe bloody diarrhea, with potentially lethal complications, such as hemolytic uremic syndrome. In humans, EHEC colonizes the colon, which is also home to a diverse community of trillions of microbes known as the gut microbiota. Although these microbes and the metabolites that they produce represent an important component of EHEC’s ecological niche, little is known about how EHEC senses and responds to the presence of gut microbiota metabolites. In this study, we used a combined RNA-Seq and Tn-Seq approach to characterize EHEC’s response to metabolites from an in vitro culture of 33 human gut microbiota isolates (MET-1), previously demonstrated to effectively resolve recurrent Clostridioides difficile infection in human patients. Collectively, the results revealed that EHEC adjusts to growth in the presence of microbiota metabolites in two major ways: by altering its metabolism and by activating stress responses. Metabolic adaptations to the presence of microbiota metabolites included increased expression of systems for maintaining redox balance and decreased expression of biotin biosynthesis genes, reflecting the high levels of biotin released by the microbiota into the culture medium. In addition, numerous genes related to envelope and oxidative stress responses (including cpxP, spy, soxS, yhcN, and bhsA) were upregulated during EHEC growth in a medium containing microbiota metabolites. Together, these results provide insight into the molecular mechanisms by which pathogens adapt to the presence of competing microbes in the host environment, which ultimately may enable the development of therapies to enhance colonization resistance and prevent infection.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».