Co-culture metabolomics: a powerful tool for uncovering host-pathogen phenotypes driving <i>Burkholderia</i> infections
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Melioidosis, caused by the soil-dwelling pathogen Burkholderia pseudomallei (Bt), is a severe respiratory infection with limited treatment options. To investigate the host-pathogen metabolic interplay occurring during these intracellular infections, Hicks et al. built upon an in vitro co-culture model they developed with airway epithelial cells and Bt as a surrogate pathogen (D. J. Hicks, N. Aiosa, A. Sinha, O. A. Jaiyesimi, et al., mSystems 10:e00611-25, 2025, https://doi.org/10.1128/msystems.00611-25 ). Using an untargeted metabolomics approach tailored to central metabolism, they identified several host pathways that were altered during the Bt infection: polyamine biosynthesis, nicotinamide adenine dinucleotide salvage, and the tricarboxylic acid cycle. In addition, they found that several bacterial metabolites, including methylated nucleotide bases, peptidoglycan precursors, and amino acid derivatives, were altered due to Bt infection. These results show that co-culture metabolomics is an effective strategy for identifying host-pathogen metabolic phenotypes resulting from bacterial infections and can uncover new therapeutic strategies to combat melioidosis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».