Discovery and characterization of an essential <i>Francisella tularensis</i> protein required for tularemia disease development (538.5)
Notice bibliographique
Résumé
Potential bioterrorism agent Francisella tularensis subspecies tularensis ( F. tularensis ) causes tularemia; a disease that can cause up to 60% mortality. An essential step to developing tularemia is the ability of F. tularensis to escape the vacuole that it initially occupies to replicate in the cytosol of epithelial cells. We hypothesize F. tularensis possesses virulence factors (VFs) that facilitate this process. In this study, we identified a crucial VF for tularemia development. To identify this VF, we screened a 3,050 Francisella mutant library for microbes deficient in bacterial replication once inside host cells. By using subsequent bioinformatics analysis we identified proteins in a subset of mutated bacteria that fit traits of VFs and we tested their ability to cause tularemia‐induced death in mice. Mice infected with bacteria inactivated in 1 novel gene appeared uninfected whereas wild‐type infected mice died within 2 days. Electron and immunofluorescence micrographs of infected hepatocytes showed that this gene aids the bacteria in exiting lysosome‐associated membrane protein‐1 (LAMP‐1) positive membrane vacuoles leading to bacterial replication in the cytosol. Our findings demonstrate this novel VF enables F. tularensis to escape into the cytosol and ultimately cause disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».