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Enregistrement W2001359008 · doi:10.1139/w11-007

Use of protein microarray to identify gene expression changes of<i>Yersinia pestis</i>at different temperatures

2011· article· en· W2001359008 sur OpenAlexvenueno aff
Bei Li, Yafang Tan, Jingyu Guo, Baizhong Cui, Zuyun Wang, Hu Wang, Lei Zhou, Zhaobiao Guo, Ziwen Zhu, Zongmin Du, Ruifu Yang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésYersinia pestisVirulenceBiologyMicroarrayGeneMicrobiologyGene expression profilingMicroarray analysis techniquesPlague (disease)Gene expressionAntigenAntibodyMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yersinia pestis is a bacterium that is transmitted between fleas, which have a body temperature of 26 °C, and mammalian hosts, which have a body temperature of 37 °C. To adapt to the temperature shift, phenotype variations, including virulence, occur. In this study, an antigen microarray including 218 proteins of Y. pestis was used to evaluate antibody responses in a pooled plague serum that was unadsorbed, adsorbed by Y. pestis cultivated at 26 °C, or adsorbed by Y. pestis cultivated at 26 and 37 °C to identify protein expression changes during the temperature shift. We identified 12 proteins as being expressed at 37 °C but not at 26 °C, or expressed at significantly higher levels at 37 °C than at 26 °C. The antibodies against 7 proteins in the serum adsorbed by Y. pestis cultivated at 26 and 37 °C remained positive, suggesting that they were not expressed on the surface of Y. pestis in LB broth in vitro or specifically expressed in vivo. This study proved that protein microarray and antibody profiling comprise a promising technique for monitoring gene expression at the protein level and for better understanding pathogenicity, to find new vaccine targets against plague.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · 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.

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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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