Sélection de mutations affectant la formation de biofilm chez Actinobacillus pleuropneumoniae
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Actinobacillus pleuropneumoniae (App) est lâagent étiologique de la\npleuropneumonie porcine, une infection pulmonaire contagieuse chez les\nporcs. Parmi les nombreux mécanismes de virulence retrouvés chez les\nbactéries, la formation de biofilms joue souvent un rôle important dans la\npathogenèse. Il a été récemment démontré quâApp avait la capacité de former\ndes biofilms in vitro. Dans notre laboratoire, la formation de biofilms par App\na été évaluée en microplaques dans différents milieux de culture. Nous avons\ndémontré que la souche de référence de sérotype 1 est capable de former des\nbiofilms. Le but de ce travail est dâidentifier des gènes impliqués dans la\nbiosynthèse et dans la régulation de lâexpression des biofilms chez App.\nLâobjectif de cette étude était de générer une banque de mutants dâApp\n4074NalR à lâaide du transposon mini-Tn10. Cette banque de 1200 mutants a\nété criblée à lâaide du modèle in vitro de formation de biofilms en\nmicroplaques et en tubes : 24 mutants démontrant une formation de biofilms\nmodifiée par rapport à la souche mère App 4074NalR ont été sélectionnés et\nidentifiés, nous permettant ainsi de localiser le site dâinsertion du transposon.\nUne analyse a permis dâidentifier de nouveaux gènes impliqués dans la\nbiosynthèse et dans la régulation de lâexpression des biofilms chez App. Notre\ncriblage a permis dâidentifier 16 gènes connus impliqués dans la formation de\nbiofilms chez App (hns) ou chez dâautres pathogènes (potD2, ptsI, tig and\nrpmF) mais également de nouveaux gènes impliqués dans la formation de\nbiofilm (APL_0049, APL_0637 and APL_1572). Une caractérisation plus\npoussée de ces gènes nous permettra dâaméliorer la compréhension des\nmécanismes impliqués dans la formation de biofilm chez App.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle