A Screening Assay for Bile Acid-Transforming Microorganisms Using Engineered Bacterial Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
Bile salt hydrolase (BSH) enables microbial-mediated deconjugation of bile acids (BAs) in the gastrointestinal tract. BSH enzymes initiate bile acid metabolism by catalyzing the first, essential deconjugation step. Due to the strict connection between dysregulations of the BA pool and human or animal diseases, identification and characterization of strains with BSH activity are relevant for both healthcare and agroindustry. However, current methods are expensive, poorly sensitive, or require complex procedures. Here, a BSH screening assay for cultivated microbes is proposed, based on a bacterial biosensor that reports the concentration of different BA types via fluorescence. Although the biosensor is broadly responsive to various bile acids, the assay was designed to guarantee specificity by testing individual primary BAs within controlled concentration ranges. The assay was evaluated on two recombinant Escherichia coli strains bearing BSH genes from Lactobacillus johnsonii PF01 and a BSH-positive probiotic strain (Lactobacillus rhamnosus GG). Data showed a consistent activity pattern with previous assays on these enzymes. A crucial aspect addressed was the matrix effect, i.e., the impact of the growth media of the BSH-containing strains on biosensor output. This assay is expected to be a reproducible and accessible option, compatible with automated protocols.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».