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Enregistrement W4386480339 · doi:10.1101/2023.09.05.556382

A genetic screen identifies a role for <i>oprF</i> in <i>Pseudomonas aeruginosa</i> biofilm stimulation by subinhibitory antibiotics

2023· preprint· en· W4386480339 sur OpenAlexafffund
Luke N. Yaeger, Michael R. M. Ranieri, Jessica Chee, Sawyer Karabelas-Pittman, Madeleine Rudolph, Alessio M. Giovannoni, Hanjeong Harvey, Lori L. Burrows

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Glycomics NetworkNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversities Space Research Association
Mots-clésBiofilmMicrobiologyPeriplasmic spacePseudomonas aeruginosaAntibioticsMutantBiologyEscherichia coliCell biologyBiochemistryChemistryBacteriaGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biofilms are surface-associated communities of bacteria that grow in a self-produced matrix of polysaccharides, proteins, and extracellular DNA (eDNA). Sub-minimal inhibitory concentrations (sub-MIC) of antibiotics induce biofilm formation, indicating a potential defensive response to antibiotic stress. However, the mechanisms behind sub-MIC antibiotic-induced biofilm formation are unclear. We show that treatment of Pseudomonas aeruginosa with multiple classes of sub-MIC antibiotics with distinct targets induces biofilm formation. Further, addition of exogenous eDNA or cell lysate failed to increase biofilm formation to the same extent as antibiotics, suggesting that the release of cellular contents by antibiotic-driven bacteriolysis is insufficient. Using a genetic screen to find stimulation-deficient mutants, we identified the outer membrane porin OprF and the extracytoplasmic function sigma factor SigX as important for the phenotype. Similarly, loss of OmpA – the Escherichia coli OprF homologue – prevented sub-MIC antibiotic stimulation of E. coli biofilms. The C-terminal PG-binding domain of OprF was dispensable for biofilm stimulation. Our screen also identified the periplasmic disulfide bond-forming enzyme DsbA and a predicted cyclic-di-GMP phosphodiesterase encoded by PA2200 as essential for biofilm stimulation. The phosphodiesterase activity of PA2200 is likely controlled by a disulfide bond in its regulatory domain, and folding of OprF is influenced by disulfide bond formation, connecting the mutant phenotypes. Addition of the reducing agent dithiothreitol prevented sub-MIC antibiotic biofilm stimulation. Finally, we show that activation of a c-di-GMP-responsive promoter follows treatment with sub-MIC antibiotics in the wild-type but not an oprF mutant. Together, these results show that antibiotic-induced biofilm formation is likely driven by a signalling pathway that translates changes in periplasmic redox state into elevated biofilm formation through increases in c-di-GMP. Significance Bacterial biofilms cause significant treatment challenges in clinical settings due to their ability to resist antibiotic killing. Paradoxically, sub-inhibitory levels of a number of chemically distinct antibiotics, with different modes of action, can stimulate biofilm formation of multiple bacterial species. In this work we used the biofilm forming opportunistic pathogen Pseudomonas aeruginosa to look for mutants blind to sub-inhibitory antibiotic exposure, failing to demonstrate biofilm stimulation in response to 3 different antibiotics. We identified key players in this response, including the outer membrane porin OprF and the sigma factor SigX. Notably, the hits from our mutant screen connect changes in periplasmic redox state to elevated biofilm formation via c-di-GMP signaling. By understanding these underlying mechanisms, we can better strategize interventions against biofilm-mediated antibiotic resistance in P. aeruginosa and other bacterial species.

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 enseignants0,002
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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