Metal Uptake Systems Underpin <i>Enterococcus faecalis</i> Virulence in Both Non-Diabetic and Diabetic Wound Infection Models
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wound infections remain an important medical problem, which is aggravated by the prevalence of multidrug resistant bacteria. Among them, Enterococcus faecalis is a major pathogen of surgical site incisional and of diabetic chronic wounds, but factors driving its colonization and persistence in wounds remain poorly understood. Iron, manganese, and zinc are essential cofactors in cellular processes, prompting the host to restrict their availability through mobilization of metal-sequestering proteins, a defense known as nutritional immunity. Previously, we showed that E. faecalis strains lacking key iron (Δ5Fe), manganese (Δ3Mn), or zinc (Δ2Zn) uptake systems have impaired virulence. Here, we used an excisional wound model in normoglycemic (C57Bl/6J or B6) and diabetic (C57Bl/6J lepR⁻/⁻ or DB) mice to examine the role of these metal import systems in wounds. The strong upregulation of metal import genes and reduced wound colonization by Δ3Mn, Δ5Fe, and Δ2Zn strains in B6 mice indicate that iron, manganese, and zinc are limited during wound infection. While Δ2Zn and Δ3Mn strains showed no improved colonization in diabetic wounds, the Δ5Fe exhibited a temporary colonization advantage over non-diabetic mice. Quantifications of metal-sequestering proteins lactoferrin, transferrin, calprotectin and psoriasin from intact skin and infected wounds indicated that nutritional immunity, especially iron restriction, is delayed in diabetes. In conclusion, this study underscores the crucial role of trace metal acquisition in E. faecalis wound colonization and suggests differences in metal bioavailability between diabetic and non-diabetic wounds, helping to explain the increased susceptibility of diabetic wounds to chronic infection.
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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 | 0,001 |
| 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 ».