Only time will tell: lipopolysaccharide glycoform and biofilm-formation kinetics in <i>Salmonella</i> species and <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In Gram-negative bacteria, LPS (lipopolysaccharide) has been thoroughly characterized and has been shown to play a major role in pathogenesis and bacterial defense. In Salmonella and Escherichia coli , LPS also influences biofilm development. However, the overall role of LPS glycoform in biofilm formation has not been conclusively settled, as there is a lack of consensus on the topic. Some studies show that LPS mutants produce less biofilm biomass than the wild-type strains, while others show that they produce more. This review summarizes current knowledge of LPS biosynthesis and explores the impact of defective steps on biofilm-related characteristics, such as motility, adhesion, auto-aggregation, and biomass production in Salmonella and E. coli . Overall, motility tends to decrease, while adhesion and auto-aggregation phenotypes tend to increase in most LPS-mutant strains. Interestingly, biofilm biomass of various LPS mutants revealed a clear pattern dependent on biofilm maturation time. Incubation times of less than 24 h resulted in a biofilm-defective phenotype compared to the wild-type, while incubation exceeding 24 h led to significantly higher levels of biofilm production. This explains conflicting results found in reports describing the same LPS mutations. It is therefore critical to consider the effect of biofilm maturation time to ascertain the effects of LPS glycoform on biofilm phenotype. Underlying reasons for such changes in biofilm kinetics may include changes in signalling systems affecting biofilm maturation and composition, and dynamic LPS modifications. A better understanding of the role of LPS in the evolution and modification of biofilms is crucial for developing strategies to disperse biofilms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».