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Record W2801885672

Étude du mécanisme de croissance du filament bactérien

2018· article· fr· W2801885672 on OpenAlexfundno aff
Guillaume Paradis

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicPickering emulsions and particle stabilization
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthMax-Planck-GesellschaftJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyAlexander von Humboldt-Stiftung
KeywordsGeology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs types de bactéries peuvent se déplacer dans leur milieu à l’aide de flagelles rotatifs. Ces flagelles sont composés d’un moteur rotatif ainsi que d’un filament long qui peut atteindre plusieurs fois la longueur du corps (10-15 μm) à l’extérieur de la cellule. Ceux-ci sont composés d’un assemblage de plusieurs milliers de protéines identiques appelées flagelline (FliC). Chaque filament croît par auto-assemblage des unités de FliC à son extrémité extérieure. Chaque FliC doit donc être transportée, partiellement dépliées dans un mince canal à l’intérieur du filament. Au bout du filament se trouve une structure, nommée le cap, composée de 5 protéines FliD essentielles à la polymérisation de la flagelline. Le travail réalisé au cours de cette thèse porte sur deux aspects particuliers de l’assemblage d’un filament. Premièrement, un filament peutil continuer à s’assembler s’il est cassé ? Deuxièmement, quel est le taux de croissance d’un filament et est-ce que ce taux varie avec la longueur du filament ? En utilisant des impulsions laser ultrabrèves, nous avons coupé des filaments marqués d’un fluorophore pour observer s’ils continuaient à s’assembler. Suivant une période de croissance de 2 heures, les filaments étaient marqués de fluorophores différents et observées sous un microscope en épifluorescence. Une souche de Salmonella enterica génétiquement modifiée pour n’exprimer en moyenne qu’un seul filament par cellule a été utilisée. Cette modification assure que chaque filament revisité a bien été coupé auparavant. La même expérience fut aussi réalisée à l’aide d’une souche surexprimant la protéine FliD. En tout, 82 filaments bactériens furent ainsi coupés, puis observés après une période de croissance et aucune reprise de croissance ne fut observée. Ces résultats peuvent sembler surprenants à la lumière de récentes études qui ont rapporté que les filaments continuent de s’assembler lorsqu’ils sont cassés mécaniquement par des forces de cisaillement (”shearing”). En utilisant des marquages de couleurs différentes, nous avons aussi mesurer le taux de croissance du filament en fonction de sa longueur. Nos résultats démontrent que le taux de croissance diminue graduellement avec la longueur, allant de ∼ 4μm/h à 1μm jusqu’à ∼ 1μm/h à 10 μm. Ces résultats contrastent avec le taux constant de 2.3m/3h rapporté récemment dans la littérature. Les expériences décritent dans cette thèse ont donc permis d’élaborer un modèle novateur décrivant le mécanisme de croissance du filament bactérien combinant la simple diffusion avec un mécanisme actif qui introduit les flagellines à la base du filament.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.007

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.244 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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