Mass Spectrometry-Based Proteomics Identification of Enteropathogenic <i>Escherichia coli</i> Pedestal Constituents
Notice bibliographique
Résumé
Enteropathogenic Escherichia coli (EPEC) co-opt host signaling pathways and recruit numerous host proteins to motile morphological structures, called pedestals, at sites of bacterial attachment. These pedestals are hallmarks of EPEC-based disease, and the identification and characterization of the functions of pedestal proteins continue to steadily increase. To identify additional constituents in an unbiased manner, we developed a strategy where EPEC pedestals were elongated artificially, severed, and then concentrated prior to their analysis by mass spectrometry (MS)-based proteomics. We identified >90 unique mammalian proteins over multiple experimental trials from our preparations. Seventeen predicted molecules were significantly higher in abundance (p < 0.05) when compared to both the negative controls and sample means. Validation of two identified proteins (cyclophilin A [nonactin-associated] and transgelin [actin-associated]) by immunolocalization was used to confirm our analysis, and both showed enrichment at EPEC pedestals. The EPEC pedestal concentration technique developed here together with the identification of novel pedestal proteins not only provides a resource for the further characterization of molecular components within these structures but also demonstrates that EPEC pedestals can be used as a model system for the identification of novel functions of proteins not normally thought to be at actin-based structures.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».