The effect of growth environment on the phenotypic and transcriptomic response of Pseudomonas aeruginosa to antibiotic treatment
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is a global health crisis, killing 700,000 people annually. Biofilm formation has been implicated in higher levels of AMR through preventing diffusion of antibiotics to their targets. Understanding how AMR arises and how to detect it is an important area of research to undertake. Pseudomonas aeruginosa is a key nosocomial pathogen which is greatly implicated in chronic infections. This thesis focuses on antibiotic susceptibility of P. aeruginosa when grown in different environments. Here I tested liquid culture media: Mueller-Hinton broth (MHB), synthetic cystic fibrosis sputum media (SCFM) and a synthetic wound fluid (SWF). Additionally, I tested three biofilm models: the Calgary assay, where P. aeruginosa is grown in previously mentioned liquid media, the ex vivo pig lung CF model (EVPL) and a synthetic wound model (SWM). \n \n The antibiotic susceptibility of P. aeruginosa varies depending on the growth media and type of biofilm model used. Growth in SCFM and SWF showed increased resistance to colistin compared with MHB. Metabolomics research showed different preferences for P. aeruginosa carbon metabolism between the media and different metabolic responses when treated with colistin. Despite antimicrobial susceptibility tests (ASTs) routinely testing planktonic bacterial growth, during infections bacteria are commonly found living as a biofilm. Growth in the EVPL and SWM biofilm models showed increased resistance compared with the Calgary model. A P. aeruginosa PA14 transposon mutant pelA_, which cannot produce a fully mature biofilm, showed equally high levels of resistance as the WT when grown in the biofilm models. Thus, suggesting mechanisms beyond biofilm production aid in the increase in AMR. RNA-sequencing of PA14 genotypes grown in the EVPL model ± colistin, showed similar expression of cationic antimicrobial peptide (CAMP) resistance genes but significant differences in the e✏ux pumps between the two genotypes. \n \nOverall, this highlights the importance of considering growth environment when trying to understand the biology and clinical implications of AMR. \n
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».