Loss of Gre factors leads to phenotypic heterogeneity and cheating in <i>Escherichia coli</i> populations under nitric oxide stress
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Nitric oxide (·NO) is one of the toxic metabolites that bacteria can be exposed to within phagosomes. Gre factors, which are also known as transcript cleavage factors or transcription elongation factors, relieve back-tracked transcription elongation complexes by cleaving nascent RNAs, which allows transcription to resume after stalling. Here we discovered that loss of both Gre factors in Escherichia coli , GreA and GreB, significantly compromised ·NO detoxification due to ·NO-induced phenotypic heterogeneity in Δ greA Δ greB populations, which did not occur in wild-type cultures. Under normal culturing conditions, both wild-type and Δ greA Δ greB synthesized transcripts uniformly, whereas treatment with ·NO led to bimodal transcript levels in Δ greA Δ greB that were unimodal in wild-type. Interestingly, exposure to another toxic metabolite of phagosomes, hydrogen peroxide (H 2 O 2 ), produced analogous results. Furthermore, we showed that loss of Gre factors led to cheating under ·NO stress where transcriptionally deficient cells benefited from the detoxification activities of the transcriptionally proficient subpopulation. Collectively, these results show that loss of Gre factor activities produces phenotypic heterogeneity under ·NO and H 2 O 2 stress that can yield cheating between subpopulations. IMPORTANCE Toxic metabolite stress occurs in a broad range of contexts that are important to human health, microbial ecology, and biotechnology, whereas Gre factors are highly conserved throughout the bacterial kingdom. Here we discovered that loss of Gre factors in E. coli leads to phenotypic heterogeneity under ·NO and H 2 O 2 stress, which we further show with ·NO results in cheating between subpopulations. Collectively, these data suggest that Gre factors play a role in coping with toxic metabolite stress, and that loss of Gre factors can produce cheating between neighbors.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».