正文：温和噬菌体在细胞死亡（裂解）与病毒休眠（溶原）之间所做出的发育选择，会受到环境中病毒和宿主相对丰度的影响。这种情况反映了由噬菌体引起的与感染倍数（MOI）相关的对宿主生理机能的干扰。附着现象表现为膜完整性受损以及膜电位丧失。由于进入过程的动态特性受周围介质的影响，这会对感染结果产生重大影响；此时，同时感染的噬菌体的缓慢进入会增加在给定感染强度下感染结果的多样性。我们在λ噬菌体中的发现，以及我们对噬菌体T5和P1所获得的类似结果，表明了进入动态特性在决定噬菌体感染结果方面所起的此前未被重视的作用。

结果：

1、细胞内病毒拷贝数不与细胞外比例成正比

• 吸附效率恒定，但进入效率随MOI升高而下降
• 单个细胞水平：吸附越多，进入效率越低
• SYTOX Orange 验证非标记 artifact

图1：细胞内病毒拷贝数不与细胞外比例成正比

2、实时动力学显示MOI依赖性进入延迟

• 微流控数据显示：吸附越多，进入越慢
• 随机模型参数：进入概率η和速率k随MOI下降
• τ（进入至检测时间）不变

图2：实时动力学显示MOI依赖性进入延迟

3、噬菌体吸附引起细胞扰动

• PI染色显示：吸附越多，膜通透性越高
• 膜电位下降（鞭毛停止转动，PROPS荧光上升）
• CCCP（去极化剂）模拟高MOI效应，进一步验证

图3：噬菌体吸附引起细胞扰动

4、培养基影响进入阻碍程度

• 在SM缓冲液中进入阻碍更严重
• PI通透性更高且恢复更慢
• 不同培养基下进入效率差异显著

图4：培养基影响进入阻碍程度

5、进入阻碍影响感染结局

• 在SM中溶原频率显著低于LB
• 模型预测：进入效率差异可解释大部分溶原频率差异

图5：进入阻碍影响感染结局

6、进入延迟增加细胞命运异质性

• 随机进入导致同一MOI下细胞命运不同
• 模型拟合：考虑进入动力学后，Hill系数更接近实验值
• 说明“噪音”主要来自进入动力学，而非基因表达

图6：进入延迟增加细胞命运异质性

7、T5和P1噬菌体也显示MOI依赖性进入阻碍

• SYTOX Orange检测显示进入效率随MOI下降
• 不同培养基下进入效率差异明显
• 表明该现象可能具有普遍性

图7：T5和P1噬菌体也显示MOI依赖性进入阻碍

结论：共感染噬菌体相互阻碍进入细胞，该阻碍由吸附引起的宿主细胞扰动介导，进入动力学影响感染结局和细胞间异质性，该现象在λ、T5、P1等多种噬菌体中普遍存在。

参考来源：10.1016/j.cub.2024.05.032