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Enregistrement W4406443001 · doi:10.1139/cjm-2024-0175

Phenotypic and transcriptomic changes in <i>Acinetobacter baumannii</i> in rich and minimal growth mediums

2025· article· en· W4406443001 sur OpenAlexafffundvenue
Vanessa Kornelsen, Dawn White, Ayush Kumar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésAcinetobacter baumanniiPhenotypeTranscriptomeBiologyMicrobiologyAcinetobacterGeneticsBacteriaGeneAntibioticsPseudomonas aeruginosaGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acinetobacter baumannii is an opportunistic pathogen that is often studied in commonly used rich media in laboratories worldwide. Due to the metabolic versatility of A. baumannii, it can be cultured in different growth mediums; however, this can lead to genotypic and phenotypic variations. In this study, we compared phenotypic and transcriptomic changes in A. baumannii ATCC17978-VU cultured in M9 minimal media supplemented with 20 mmol/L sodium succinate and rich lysogeny broth media. Phenotypically, growth was significantly slowed, virulence in Galleria mellonella was attenuated, and susceptibility to a variety of antibiotic classes was reduced when A. baumannii ATCC17978-VU was grown in minimal media versus rich media. Transcriptomic analysis showed differential regulation of >700 genes—including those associated with energy production and ribosomal function—when the two growth conditions were compared, with the majority of the upregulated genes seen in minimal media of unknown function. This study showed that culture media has a profound effect on the phenotype and cellular workings of a bacteria, highlighting the need for more studies of pathogens like A. baumannii ATCC17978-VU in minimal media.

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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