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Enregistrement W4411392892 · doi:10.1101/2025.06.16.659909

The <i>pcnB</i> gene sustains <i>Shigella flexneri</i> virulence

2025· preprint· en· W4411392892 sur OpenAlexaff
Thibault Frisch, Petra Geiser, Margarita Komi, Philip A. Karlsson, Anjeela Bhetwal, Laura Jenniches, Lars Barquist, Erik Holmqvist, André Mateus, Mikael E. Sellin, Maria Letizia Di Martino

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKempestiftelserna
Mots-clésShigella flexneriVirulenceShigellaGeneGeneticsMicrobiologyBiologyEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The enteropathogen Shigella flexneri employs a Type Three Secretion System (T3SS) to colonize intestinal epithelial cells. Genes encoding the T3SS are located on a large IncFII virulence plasmid, pINV. T3SS expression comes at the expense of slowed Shigella growth and is therefore strictly controlled by both transcriptional and post-transcriptional mechanisms. Following up on a recent genome-wide screen, we here show that the chromosomal gene pcnB, encoding the poly-A polymerase I (PAP-I), slows Shigella growth at 37°C, while at the same time promotes early colonization of a human epithelial enteroid model. Proteomic profiling revealed that pcnB drives global increase of the Shigella T3SS virulence program. Accordingly, pcnB sustains pINV replication to a level optimal for Shigella virulence. This is achieved through increased degradation of the antisense RNA CopA, involved in plasmid replication control. The pcnB effect on pINV replication was found to also ensure longer-term intraepithelial expansion of Shigella following human intestinal epithelium invasion. Our findings exemplify how an optimal pINV level is necessary for the execution of Shigella ’s infection cycle. AUTHOR SUMMARY Bacterial infections represent a major global threat. Understanding the genetic determinants promoting infections is crucial to overcome this threat. Shigella is an intracellular bacterial pathogen that invades and disseminates in the intestinal epithelium, causing bacillary dysentery in humans. Shigella’s ability to cause disease relies on the delivery of effector proteins into the host cells through an injection machinery, with most of the genes involved in this process located on a large virulence plasmid. Here we show that the chromosomal gene pcnB sustains an optimal virulence plasmid level. This is crucial for Shigella to maximize virulence protein expression and thereby efficiently invade, replicate and spread within the intestinal epithelium.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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'admission1
Résumé présentoui

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