From single cells to communities: Mathematical perspectives on bacterial quorum sensing
Notice bibliographique
Résumé
The complex social lives of microbes, defined by sophisticated communication networks and cooperative behaviors, play a pivotal role in their survival and adaptation. Central to these interactions is Quorum Sensing (QS), a mechanism widely used by bacterial species for population-scale communication and subsequent gene regulation. QS involves coordinated synthesis, release, and detection of signaling molecules known as autoinducers (AIs). By sensing the concentration of AI as a proxy for the local density of the bacterial population, QS orchestrates the modulation of target gene expression. The molecular foundations of QS have been revealed, but fundamental quantitative challenges remain in the pursuit of a complete understanding of QS dynamics. Mathematical modeling has become an essential tool for investigating QS dynamics at both single-cell and population levels. A variety of modeling approaches, including deterministic, stochastic, non-spatial, and spatial frameworks have been employed to explore the complexities of QS systems. We provide an overview of mathematical models developed to describe and analyze QS mechanisms and dynamics, highlighting their contributions and limitations. Looking ahead, QS modeling is poised to support synthetic biology, antimicrobial therapy, environmental management, and more, offering new strategies to manipulate bacterial behavior for improving biotechnological applications, combating infections, and optimizing industrial processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».