The regulation of 4-hydroxy-2-alkylquinoline biosynthesis by (p)ppGpp signalling and membrane stress in «Pseudomonas aeruginosa»
Bibliographic record
Abstract
Pseudomonas aeruginosa est une bactérie ubiquitaire danse l’environnement et un agent pathogène opportuniste important chez l'humain. Cette bactérie produit une famille de petites molécules appelées 4-hydroxy-2-alkylquinolines (HAQ) qui ont de nombreuses fonctions biologiques notamment dans la signalisation de type quorum sensing (communication intercellulaire), l’acquisition du fer, la tolérance aux antibiotiques et l’activité antimicrobienne. La réponse stringente est une réponse globale au stress gérée par l’alarmone (p)ppGpp qui permet aux bactéries de répondre et de s’adapter aux stress nutritionnel et environnemental, et les HAQ sont surproduits lorsque la signalisation par le (p)ppGpp est inactivée. L’objectif global de cette thèse était de comprendre la régulation de la biosynthèse des HAQ.Le premier objectif de cette thèse était de caractériser comment la réponse stringente et la signalisation (p)ppGpp régulent la biosynthèse des HAQ. Nous avons démontré que le HHQ et le PQS sont produit en excés dans un mutant ΔSR ((p)ppGpp) en raison de la régulation à la hausse des gènes biosynthétiques pqsABCD et pqsH. Pour déterminer le réseau de régulation qui contrôle la biosynthèse des HAQ et comment ce dernier est modulé par la réponse stringente, nous avons démontré que la surexpression de pqsA dans le mutant ΔSR est le résultat combiné d’une augmentation de l’activation par PqsR et d’une réduction de l’inhibition par RhlR. De plus, nous avons montré que la signalisation par le (p)ppGpp est requise pour l’expression complète des deux systèmes de quorum sensing las et rhl, et que la hiérarchie de ces deux systèmes interconnectés est modulée par la réponse stringente. Même si pqsA et lasR sont les régulateurs positifs de la transcription des gènes de la biosynthèse des HAQ les plus connus, nous avons observé que l’expression de pqsA demeure régulée à la hausse dans le mutant ΔSR LasR, suggérant qu’il y a d’autres régulateurs des HAQ encore inconnus. Le deuxième objectif était d’identifier de nouveaux régulateurs positifs de la biosynthèse des HAQ en utilisant un criblable par mutagénèse par insertion aléatoire de transposon pour une activité réduite d’un rapporteur pqsA-lacZ chez le mutant ΔSRpqsR. Des plus de 50 000 clones criblés, nous avons identifié 26 gènes candidats à être des régulateurs positifs de l’expression de pqsA. La caractérisation des mutants de ces 26 gènes candidates a démontré que la plupart de ces mutants avaient une activité anormale des systèmes de quorum sensing las et rhl, suggérant que ces gènes candidats modulent la biosynthèse des HAQ via les systèmes las et rhl. Le troisième objectif était d’investiguer le rôle potentiel de deux gènes candidats spécifiques identifiés lors du criblage: PA5003 (une protéine semblage á Mig-14induisany la modification des LPS en résponse á la colistine) et wapB (une 1,2-glucosyl transférase impliquée dans la biosynthése des LPS), ainsi que de comprendre comment le stress membranaire module la biosynthèse des HAQ, spécifiquement dans un contexte de régulation à la hausse de la biosynthèse des HAQ par la colistine (un peptide cationique antimicrobien). Des expériences utilisant les mutants PA5003::Tn5 et wapB::Tn5 ont suggéré que ces gènes sont requis pour la régulation à la hausse de la biosynthèse des HAQ, mais le phénotype de ces mutants n’a pas pu être complémenté. Nous avons aussi démontré que la biosynthèse des HAQ est inductible par le stress membranaire causé par d’autres peptides cationiques antimicrobiens, et qu’il est par la suite modulé par des cations extracellulaires. La biosynthèse des HAQ et les circuits régulateurs du quorum sensing sont donc modulés par des conditions environnementales de stress, par la signalisation au (p)ppGpp ou encore par le stress membranaire via une voie de signalisation encore non caractérisée impliquant possiblement PA5003 et wapB.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".