Exploring the Targets of Reactive Oxygen Species and Defense against Oxidative Stress in <i>Campylobacter jejuni</i> Using a Multiomics Approach
Notice bibliographique
Résumé
Campylobacter jejuni is a major cause of human gastroenteritis. Pathogenesis depends on survival in reactive oxygen species (ROS) that are produced endogenously and by host phagocytes and microbiota. Label-based proteomics by LC-MS/MS quantified 1347 proteins (83.0% of the predicted proteome) in response to hydrogen peroxide (10 μM/0.5 mM) and superoxide-inducing paraquat (PQ; 2 μM/10 μM). Antioxidants including catalase (KatA) and alkylhydroperoxide reductase (AhpC), were induced, consistent with the oxidative stress response. Changes to nutrient transporters (SdaC/PutP/LctP) correlated with the intracellular abundance of substrates (serine/proline/lactate). ROS significantly elevated the abundance of the outer membrane protein Cj1170c, and Δ cj 1170c bacteria were compromised for survival in H 2 O 2 and under osmotic stress. PQ induced intracellular accumulation of threonine and homoserine, while Δ cj1170c bacteria were depleted of these metabolites. ROS targets cysteine thiols that can be irreversibly modified to sulfinic and sulfonic (SO 2 H/SO 3 H) acids. We identified 1334 Cys-SO 2 H/SO 3 H-modified peptides (867 sites in 495 proteins) using SCX negative and HILIC positive selection coupled to LC-MS/MS. Many sites were modified without exogenous H 2 O 2, suggesting that C. jejuni maintains an oxidative intracellular environment potentially related to microaerophilicity. Fe–S clusters were the primary targets of ROS. ROS trigger molecular remodeling associated with in-host growth, while overoxidizable Cys sites provide targets for redox-based antimicrobials.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».