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Enregistrement W1985396638 · doi:10.1073/pnas.0400326101

Dissecting virulence: Systematic and functional analyses of a pathogenicity island

2004· article· en· W1985396638 sur OpenAlexaff
Wanyin Deng, José L. Puente, Samantha Gruenheid, Yuling Li, Bruce A. Vallance, Alejandra Vázquez, Jeannette Barba‐León, J. Antonio Ibarra, Paul O’Donnell, Pavel Metalnikov, Keith Ashman, Sansan Lee, David L. Goode, Tony Pawson, B. Brett Finlay

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of British ColumbiaMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirulenceEffectorPathogenicity islandBiologySecretionCitrobacter rodentiumType three secretion systemEnteropathogenic Escherichia coliMicrobiologyIntiminPathogenLocus (genetics)GeneticsGeneMutantEscherichia coliEnterobacteriaceaeCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial pathogenicity islands (PAI) often encode both effector molecules responsible for disease and secretion systems that deliver these effectors to host cells. Human enterohemorrhagic Escherichia coli (EHEC), enteropathogenic E. coli, and the mouse pathogen Citrobacter rodentium (CR) possess the locus of enterocyte effacement (LEE) PAI. We systematically mutagenized all 41 CR LEE genes and functionally characterized these mutants in vitro and in a murine infection model. We identified 33 virulence factors, including two virulence regulators and a hierarchical switch for type III secretion. In addition, 7 potential type III effectors encoded outside the LEE were identified by using a proteomics approach. These non-LEE effectors are encoded by three uncharacterized PAIs in EHEC O157, suggesting that these PAIs act cooperatively with the LEE in pathogenesis. Our findings provide significant insights into bacterial virulence mechanisms and disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations620
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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