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Enregistrement W1857957808 · doi:10.1046/j.1365-2958.2002.03135.x

Novel <i>Mycobacterium tuberculosis</i> anti‐σ factor antagonists control σ<sup>F</sup> activity by distinct mechanisms

2002· article· en· W1857957808 sur OpenAlexafffund
Jocelyn Beaucher, Sébastien Rodrigue, Pierre‐Étienne Jacques, Issar Smith, Ryszard Brzeziński, Luc Gaudreau

Notice bibliographique

RevueMolecular Microbiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthUniversité de Sherbrooke
Mots-clésSigma factorBiologyMycobacterium tuberculosisVirulence factorPhosphorylationVirulenceSigmaSuppressorMicrobiologyTuberculosisGeneticsGenePromoterGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aetiological agent of tuberculosis, Mycobacterium tuberculosis, encodes 13 sigma factors, as well as several putative anti-, and anti-anti- sigma factors. Here we show that a sigma factor that has been previously shown to be involved in virulence and persistence processes, sigmaF, can be specifically inhibited by the anti-sigma factor UsfX. Importantly, the inhibitory activity of UsfX, in turn, can be negatively regulated by two novel anti-anti-sigma factors. The first anti-anti-sigma factor seems to be regulated by redox potential, and the second may be regulated by phosphorylation as it is rendered non-functional by the introduction of a mutation that is believed to mimic phosphorylation of the anti-anti-sigma factor. These results suggest that sigmaF activity might be post-translationally modulated by at least two distinct pathways in response to different possible physiological cues, the outcome being consistent with the bacteria's ability to adapt to diverse host environments during disease progression, latency and reactivation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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