Quantifying the organization and dynamics of <i>M. smegmatis</i> morphology from Long-Term Time-Lapse Atomic Force Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rod shaped Mycobacterium smegmatis displays complex cell surface morphology, characterized by wave-form cell surface features and driven by asymmetric growth dynamics. To systematically analyze these morphological variations, we developed a comprehensive computational pipeline for automated processing of Long-Term Time-Lapse Atomic Force Microscopy (LTTL-AFM) images of M. smegmatis cells cultured in axenic conditions of growth and stress. Upon running the pipeline to produce large enough datasets of single cell height profiles, we identify and statistically study key features that govern cell surface morphology: We confirm that M. smegmatis cells undergo bi-phasic, asymmetric pole growth with constant elongation rate at the old pole and a shift in the rate of elongation after a lag phase at the new pole. Stable wave-form cell surface peaks and troughs propagate along the long axis of the cell, which emerge as a result of polar elongation. Backtracking in time from cell division, we detect that division-site selection occurs at the wave-trough nearest mid-cell. To reproduce the fundamental cell features observed, we introduced a reaction-diffusion mathematical model on an evolving one-dimensional surface. Our simulations indicate that the dynamic manifestation of wave-form cell surface morphology in M. smegmatis can be explained by the interaction of as few as two “chemical species”, providing a plausible theoretical basis for how molecular determinants may functionally control wave-form morphology in pole-growing bacteria.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».