TonB or not TonB: is that the question?This paper is one of a selection of papers published in a Special Issue entitled CSBMCB 53rd Annual Meeting — Membrane Proteins in Health and Disease, and has undergone the Journal’s usual peer review process.
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria are able to survive in low-iron environments by sequestering this metal ion from iron-containing proteins and other biomolecules such as transferrin, lactoferrin, heme, hemoglobin, or other heme-containing proteins. In addition, many bacteria secrete specific low molecular weight iron chelators termed siderophores. These iron sources are transported into the Gram-negative bacterial cell through an outer membrane receptor, a periplasmic binding protein (PBP), and an inner membrane ATP-binding cassette (ABC) transporter. In different strains the outer membrane receptors can bind and transport ferric siderophores, heme, or Fe3+ as well as vitamin B12, nickel complexes, and carbohydrates. The energy that is required for the active transport of these substrates through the outer membrane receptor is provided by the TonB/ExbB/ExbD complex, which is located in the cytoplasmic membrane. In this minireview, we will briefly examine the three-dimensional structure of TonB and the current models for the mechanism of TonB-dependent energy transduction. Additionally, the role of TonB in colicin transport will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».