Shigella Infection Interferes with SUMOylation and Increases PML-NB Number
Notice bibliographique
Résumé
Shigellosis is a severe diarrheal disease that affects hundreds of thousands of individuals resulting in significant morbidity and mortality worldwide. Shigellosis is caused by Shigella spp., a gram-negative bacterium that uses a Type 3 Secretion System (T3SS) to deliver effector proteins into the cytosol of infected human cells. Shigella infection triggers multiple signaling programs that result in a robust host transcriptional response that includes the induction of multiple proinflammatory cytokines. PML nuclear bodies (PML-NBs) are dynamic subnuclear structures that coordinate immune signaling programs and have a demonstrated role in controlling viral infection. We show that PML-NB number increases upon Shigella infection. We examined the effects of Shigella infection on SUMOylation and found that upon Shigella infection the localization of SUMOylated proteins is altered and the level of SUMOylated proteins decreases. Although Shigella infection does not alter the abundance of SUMO activating enzymes SAE1 or SAE2, it dramatically decreases the level of the SUMO conjugating enzyme Ubc9. All Shigella-induced alterations to the SUMOylation system are dependent upon a T3SS. Thus, we demonstrate that Shigella uses one or more T3SS effectors to influence both PML-NB number and the SUMOylation machinery in human cells.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».