Cell motility empowers bacterial contact weapons
Notice bibliographique
Résumé
Many bacteria kill competitors using short-range weapons, such as the Type VI secretion system and contact dependent inhibition (CDI). Although these weapons can deliver powerful toxins, they rely on direct contact between attacker and target cells. We hypothesized that movement enables attackers to contact more targets and thus greatly empower their weapons. To explore this, we developed individual-based and continuum models of contact-dependent combat which show that motility greatly improves toxin delivery through two underlying processes. First, genotypic mixing increases the inter-strain contact probability of attacker and sensitive cells. Second, target switching ensures attackers constantly attack new cells, instead of repeatedly hitting the same cell. We test our predictions with the pathogen Pseudomonas aeruginosa, using genetically engineered strains to study the interaction between CDI and twitching motility. As predicted, we find that motility works synergistically with CDI, in some cases increasing weapon efficacy up to 10,000-fold compared with non-motile scenarios. Moreover, we demonstrate that both mixing processes occur using timelapse single-cell microscopy and quantify their relative importance by combining experimental data with our model. Our work shows how bacteria can combine cell movement with contact-based weapons to launch powerful attacks on their competitors.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».