Prediction of molecular mimicry candidates in human pathogenic bacteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Molecular mimicry of host proteins is a common strategy adopted by bacterial pathogens to interfere with and exploit host processes. Despite the availability of pathogen genomes, few studies have attempted to predict virulence-associated mimicry relationships directly from genomic sequences. Here, we analyzed the proteomes of 62 pathogenic and 66 non-pathogenic bacterial species, and screened for the top pathogen-specific or pathogen-enriched sequence similarities to human proteins. The screen identified approximately 100 potential mimicry relationships including well-characterized examples among the top-scoring hits (e.g., RalF, internalin, yopH, and others), with about 1/3 of predicted relationships supported by existing literature. Examination of homology to virulence factors, statistically enriched functions, and comparison with literature indicated that the detected mimics target key host structures (e.g., extracellular matrix, ECM) and pathways (e.g., cell adhesion, lipid metabolism, and immune signaling). The top-scoring and most widespread mimicry pattern detected among pathogens consisted of elevated sequence similarities to ECM proteins including collagens and leucine-rich repeat proteins. Unexpectedly, analysis of the pathogen counterparts of these proteins revealed that they have evolved independently in different species of bacterial pathogens from separate repeat amplifications. Thus, our analysis provides evidence for two classes of mimics: complex proteins such as enzymes that have been acquired by eukaryote-to-pathogen horizontal transfer, and simpler repeat proteins that have independently evolved to mimic the host ECM. Ultimately, computational detection of pathogen-specific and pathogen-enriched similarities to host proteins provides insights into potentially novel mimicry-mediated virulence mechanisms of pathogenic bacteria.
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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 | 0,000 | 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 découle