MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4360809453 · doi:10.1371/journal.pone.0277162

Knockout of ribosomal protein RpmJ leads to zinc resistance in Escherichia coli

2023· article· en· W4360809453 sur OpenAlexfundno aff
Riko Shirakawa, Kazuya Ishikawa, Kazuyuki Furuta, Chikara Kaito

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsRyobi Teien Memory FoundationIchiro Kanehara Foundation for the Promotion of Medical Sciences and Medical CareJapan Society for the Promotion of ScienceKeio UniversityTakeda Science Foundation
Mots-clésEscherichia coliRibosomal proteinRibosomal RNAZincBiologyMicrobiologyBacterial proteinRibosomeGeneticsChemistryBacteriaGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zinc is an essential metal for cells, but excess amounts are toxic. Other than by regulating the intracellular zinc concentration by zinc uptake or efflux, the mechanisms underlying bacterial resistance to excess zinc are unknown. In the present study, we searched for zinc-resistant mutant strains from the Keio collection, a gene knockout library of Escherichia coli, a model gram-negative bacteria. We found that knockout mutant of RpmJ (L36), a 50S ribosomal protein, exhibited zinc resistance. The rpmJ mutant was sensitive to protein synthesis inhibitors and had altered translation fidelity, indicating ribosomal dysfunction. In the rpmJ mutant, the intracellular zinc concentration was decreased under excess zinc conditions. Knockout of ZntA, a zinc efflux pump, abolished the zinc-resistant phenotype of the rpmJ mutant. RNA sequence analysis revealed that the rpmJ mutant exhibited altered gene expression of diverse functional categories, including translation, energy metabolism, and stress response. These findings suggest that knocking out RpmJ alters gene expression patterns and causes zinc resistance by lowering the intracellular zinc concentration. Knockouts of other ribosomal proteins, including RplA, RpmE, RpmI, and RpsT, also led to a zinc-resistant phenotype, suggesting that deletion of ribosomal proteins is closely related to zinc resistance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetTrace Elements in HealthTravaux en français237 207