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蛋白质组学研究噬菌体与细菌宿主Klebsiella肺炎之间的相互作用
抽象的噬菌体和细菌已经获得了保护机制。在这种情况下，本研究的目的是分析从肺炎克雷伯氏菌的21个新型裂解噬菌体中分离出的蛋白质，以寻求针对细菌的防御机制，并确定噬菌体的感染能力。还进行了一项蛋白质组学研究，以研究受噬菌体感染的两种肺炎的临床分离株的防御机制。为此，对21个裂解噬菌体进行了测序并从头组装。宿主范围是在47个肺炎的47个临床同核中确定的，揭示了噬菌体的感染能力可变。基因组测序表明，所有噬菌体都是属于Caudovirale s的裂解噬菌体。噬菌体序列分析表明，蛋白质是在基因组内的功能模块中组织的。Although most of the proteins have unknown func- tions, multiple proteins were associated with defense mechanisms against bacteria, including the restriction-modi fi cation system, the toxin-antitoxin system, evasion of DNA degradation, blocking of host restriction and modi fi cation, the orphan CRISPR-Cas sys- tem, and the anti-CRISPR system.Proteomic study of the phage-host interactions (i.e., between isolates K3574 and K3320, which have intact CRISPR-Cas systems, and phages vB_KpnS-VAC35 and vB_KpnM-VAC36, respectively) revealed the presence of several defense mechanisms against phage infection (prophage, defense/virulence/resistance, oxidative stress and plasmid proteins)在细菌和噬菌体中的ACR候选者（抗CRISPR蛋白）中。
deporanker：使用机器学习预测克雷伯菌解放酶的网络工具
背景：噬菌体疗法显示出治疗抗生素耐药性克雷伯菌感染的希望。识别噬菌体的噬菌体去聚合物酶，使毛发囊囊多糖获得至关重要，因为这些胶囊对生物膜形成和毒力构成了贡献。但是，基于同源的搜索在新型解聚酶发现中存在局限性。目标：开发用于识别和对针对克雷伯氏病的潜在噬菌体解放酶进行排名的机器学习模型。方法：我们开发了Deporanker，这是一种机器学习算法，以蛋白质的可能性为蛋白质。该模型在5种新表征的蛋白质上进行了实验验证，并与BLAST进行了比较。结果：驱动器在识别潜在的解聚酶时表现出较高的性能。实验验证证实了其对新蛋白质的预测能力。结论：Deporanker提供了一种准确且功能上的工具，可以加快对克雷伯氏菌的噬菌体疗法发现的去聚合酶发现。它可作为网络服务器和开源软件提供。可用性：WebServer：https：//deporanker.dcs.warwick.ac.uk/源代码：https：//github.com/wgrgwrgrght/deporanker
优化机器学习预测肺炎克雷伯氏菌中最小抑制浓度
于2023年11月23日收到； 2024年3月7日接受；于2024年3月26日发表作者分支：1生物学与生物技术系，意大利帕维亚大学，意大利帕维亚大学； 2 MRC全球传染病分析中心，英国伦敦帝国学院； 3英国欣克斯顿的欧洲生物信息学研究所欧洲分子生物学实验室； 4 Microbiology和病毒学单元，Fondazione Irccs Policlinico San Matteo，意大利帕维亚； 5英国巴斯大学生命科学系米尔纳进化中心； 6 Fondazione Irccs Policlinico San Matteo，意大利帕维亚。*信函：John A. Lees，Jlees@ebi。Ac。UKUK关键字：AMR；抗生素抗性；细菌基因组学； gwas;肺炎；机器学习；麦克风缩写：AMR，抗菌耐药性； BACC，平衡精度； CI，一致性指数； CPFX，环丙沙星； ES，效果大小； fn，假否定； Gen，庆大霉素； GTR，一般时间可逆； GWAS，基因组广泛的关联研究； LD，连锁不平衡； MAF，次要等位基因频率； MEM，MeropeNem； MIC，最小抑制浓度； SNP，单核苷酸多态性； TP，真正的积极； TZP，哌拉西林/tazobactam; WGS，整个基因组测序。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用二十四个支持数据和一个补充表。001222©2024作者
肺炎克雷伯菌中的副菌CoL杂音与铁载体受体CIRA和B-内酰胺酶活性的突变有关
ce-ferocol是一种新型的铁载体偶联的头孢菌素，具有抗碳青霉烯的病原体的有效活性。铁载体分子具有用于细胞进入的活性铁吸收系统的外膜渗透。ce-fienocer保留用于治疗由多药耐药的革兰氏阴性杆菌引起的患者的感染，并且治疗方案有限。然而，在监视研究中的clinal分离株中已经报道了Ce Fifocol-Non敏感的分离株。可怀疑性的降低可能与β-内乳酶以及其他因素有关[1]。与鲍曼尼杆菌[2]，铜绿假单胞菌和大肠杆菌[3]中的抗CE拟合抗性有关[3]。抗菌异质抗性描述了一种现象，其中遗传均匀细菌的亚群表现出对特定抗生素的一系列敏感性。异质具有相当大的临床相关性，因为抗生素治疗可能会选择更具耐药性的人群。杂质是一个重要因素，导致无法解释的抗体治疗衰竭。在碳苯甲烯类革兰氏阴性病原体中据报道了广泛的CE Finocol异质抗性[4]。但是，缺乏研究CE -Fifocol异质抗性的机制的彻底研究。我们使用磁盘扩散法对CDC＆FDA抗生素耐药性分离株中的革兰氏阴性碳青霉烯酶检测面板中的80个分离株测试了CE-Finocol（30μg; Hardy Diag-nostics）的敏感性。ce Fienocy对面板中的大多数耐碳青霉菌株表现出有效的效率。我们识别了几个cen finocol-non敏感的肺炎分离株（补充表S1）。此外，在Ce -Finocol磁盘扩散测定法中，散射的菌落出现在K.肺炎的抑制区域中（图1 a），这表明对ce fiforcocer的异质抗衡。这项研究基于CE-Finocol-firocy象征性菌株K。K。肺炎0097属于使用MLST 2.0（https://cge.food.dtu.dtu.dk/services/mlst/）确定的多焦点序列确定的SE型ST3603。使用抗性基因识别（RGI）（https：//card.mcmaster。CA/Analyze/RGI）。抗性基因包括BLA TEM-1，BLA OXA-9，BLA KPC-3，BLA SHV-11，SUL1，SUL1，SUL2，DFRA12，DFRA12，DFRA14，AAC（6'）-IB，AADA1，AADA2，AADA2，AADA2，AADA2，AADA2，APH（6）-ID，APH（6）-ID，APH（3'''''-ib，Fosa，Fosa6和几个ant and and and and ant nattibibibibibibibibibiceciocic E.我们使用人口分析（PAP）测定法来确认K.肺炎A 0097中的基因构成异源。PAP分析确定了琼脂抗性菌落数量的比例
一种高效敲除肺炎克雷伯菌毒力质粒基因的方法
Chang 等，2012；Fazili 等，2016；Rossi 等，2018）。研究表明，赋予 hvKp 高毒力表型的最典型的毒力因子由位于毒力质粒上的基因编码，其中包括 iuc/iro（铁载体 aerobactin/salmochelin 的生物合成基因）、rmpA/rmpA2（增加荚膜产量的调节剂）和 peg-344（功能未知的代谢转运蛋白）（Russo and Marr，2019）。因此，大型毒力质粒上毒力基因的丢失将显著降低 hvKp 的毒力。尽管对hvKp毒力机制的研究已经取得了很大进展，但仍有许多问题尚未揭示：例如，毒力基因之间如何相互作用，它们如何调控hvKp的高毒力表型，以及毒力因子如何与宿主免疫系统相互作用。针对hvKp毒力质粒的有效基因编辑方法对于理解这些未知机制至关重要。目前，对hvKp毒力质粒进行基因敲除的报道很少，主要依赖于随机转座子插入和自杀质粒介导的同源重组（Cheng等，2010；
肺炎克雷伯菌中的 A-to-I RNA 编辑调节群体感应并影响细胞生长和毒力
在真核生物中，已报道并深入研究了数百万个从腺苷（A）到肌苷（I）的 RNA 编辑事件；然而，在原核生物中，许多特征和功能仍不清楚。通过结合 PacBio Sequel、Illumina 全基因组测序和两种具有不同毒力的肺炎克雷伯菌菌株的 RNA 测序数据，总共鉴定了 13 个 RNA 编辑事件。重点关注 badR 的 RNA 编辑事件，该事件在两种肺炎克雷伯菌菌株的编辑水平上有显著差异，预测为一个转录因子。在 DNA 上突变一个硬编码的 Cys 以模拟完全编辑 badR 的效果。转录组分析发现细胞群体感应（QS）途径是最显著的变化，表明 RNA 编辑对 badR 的动态调控与协调的集体行为有关。事实上，当细胞达到稳定期时，检测到自诱导物 2 活性和细胞生长的显著差异。此外，在 Galleria mellonella 感染模型中，突变菌株的毒力明显低于 WT 菌株。此外，badR 的 RNA 编辑调控在肺炎克雷伯菌菌株中高度保守。总体而言，这项工作为细菌的转录后调控提供了新的见解。
含有 DUF1471 结构域的蛋白质可调节肺炎克雷伯菌的生物膜形成和荚膜产生
摘要 背景/目的：肺炎克雷伯菌在医疗器械上形成的生物膜会增加感染风险。菌毛和荚膜多糖 (CPS) 是参与生物膜形成的重要因素。据报道，肺炎克雷伯菌 NTUH-K2044 中的 KP1_4563 是一种含有 DUF1471 结构域的小蛋白，可抑制 3 型菌毛功能。在本研究中，我们旨在确定 KP1_4563 同源物在每个肺炎克雷伯菌分离株中是否保守，以及它在克雷伯菌生物膜中起什么作用。方法：比较了肺炎克雷伯菌 NTUH-K2044、CG43、MGH78578、KPPR1 和 STU1 的基因组。肺炎克雷伯菌 STU1 中的 KP1_4563 同源物被命名为 orfX。对来自肺炎克雷伯菌 STU1 和一个临床分离株 83535 的野生型和 orfX 突变菌株的生物膜进行了量化。通过 RT-qPCR 研究了 3 型菌毛基因 mrkA 和 mrkH 的转录水平。通过蛋白质印迹法观察野生型和 orfX 突变体的 MrkA。通过透射电子显微镜 (TEM) 观察细菌细胞的形态。对细菌 CPS 进行了量化。结果：orfX 的基因和上游区域在五种肺炎克雷伯菌分离株中是保守的。orfX 的缺失增强了克雷伯菌生物膜的形成。然而，野生型和 orfX 突变体之间 mrkA 和 mrkH 的 mRNA 量以及 MrkA 蛋白的水平没有差异。相反，orfX 突变体中的 CPS 量增加，
中国两株含有替加环素耐药基因 tet(X4) 的多重耐药肺炎克雷伯菌的鉴定
替加环素是第一代甘氨酰环素，自2005年开始使用，是治疗严重感染的最后选择之一，尤其是治疗由广泛耐药的肠杆菌科细菌引起的感染（Sun等，2019）。首次使用后不久，一家医院分离出一株多重耐药（MDR）肺炎克雷伯菌菌株（替加环素敏感性降低，MIC = 4μg/ml），大大降低了替加环素的疗效（Ruzin等，2005）。迄今为止，已有多种已知机制与肺炎克雷伯菌对替加环素的耐药性相关，包括耐药-结瘤-细胞分裂 (RND) 型外排泵（如 AcrAB-TolC 和 OqxAB）的表达增强、核糖体 S10 蛋白（由 rpsJ 和 lon 基因编码；Ruzin 等，2005；Villa 等，2014；He 等，2015；Fang 等，2016）的突变、质粒介导的 tmexCD1-toprJ1 外排泵的获得（Lv 等，2020）、tet (A) 基因突变（Du 等，2018）。
肺炎肺炎感染增加了英国生物库队列中阿尔茨海默氏病的风险
Park等人使用3XTG-AD小鼠模型研究了肺炎（K.肺炎）感染对阿尔茨海默氏病（AD）病理学的影响。他们发现，肺炎，尤其是在抗生素引起的营养不良的情况下，可以违反肠道屏障，进入血液并浸润大脑，从而导致神经炎症并损害神经行为功能。营养不良是天然人类菌群中存在的生物类型，尤其是肠道中的生物之间的失衡，可能导致许多疾病。肺炎感染的小鼠在海马和额叶皮质等大脑区域中的促炎细胞因子（例如IL-1β，IL-6，IL-8，TNF-α）的水平增加，与神经性障碍相关，与神经性障碍相关。抗生素治疗加剧了K.肺炎的定殖和扩散，突出了营养不良在引起感染和神经炎症反应中的作用。Park等人的研究支持感染，肠道营养不良和AD病理学之间的可能联系，这表明脆弱人群中与医疗保健相关的感染和抗生素使用可能会通过肠脑轴加速神经变性[1]。
克雷伯氏菌肺炎中的转座子诱变筛查确定了人类尿液和血清生长所需的遗传决定因素
抽象的克雷伯氏菌肺炎是全球公共卫生的关注，因为无数多种过度呼吸和多药的克隆都与高死亡率相关。基于这些顽固的K.肺炎感染的分子机制，以及如何与几乎所有当今所有临床上重要的抗菌抗菌物质的谱系的毒性与抗性的毒力结合在一起，尚不清楚。在这项研究中，我们在亚洲最常报道的地方性K2-ST375病原体的K.肺炎ECL8中进行了全基因组筛查，以定义对富含营养的实验室培养基生长至关重要的基因（Luria-bertani [LB]培养基[LB]培养基），人类尿液和精神尿液。通过转座子定向插入位点测序（传统），总共427个基因被确定为LB琼脂上生长至关重要，而11和144个基因的转座子插入分别降低了尿液或血清的适应性。这些研究不仅提供了有关该病原体遗传学的进一步知识，而且还为发现新的抗菌靶标提供了强大的动力，以改善肺炎链球菌感染的当前治疗选择。