Identification and characterization of autotransporter proteins of<i>Yersinia pestis</i>KIM
Notice bibliographique
Résumé
Yersinia pestis is a Gram-negative bacterium that causes plague. Currently, plague is considered a re-emerging infectious disease and Y. pestis a potential bioterrorism agent. Autotransporters (ATs) are virulence proteins translocated by a variety of pathogenic Gram-negative bacteria across the cell envelope to the cell surface or extracellular environment. In this study, we screened the genome of Yersinia pestis KIM for AT genes whose expression might be relevant for the pathogenicity of this plague-causing organism. By in silico analyses, we identified ten putative AT genes in the genomic sequence of Y. pestis KIM; two of these genes are located within known pathogenicity islands. The expression of all ten putative AT genes in Y. pestis KIM was confirmed by RT-PCR. Five genes, designated yapA, yapC, yapG, yapK and yapN, were subsequently cloned and expressed in Escherichia coli K12 for protein secretion studies. Two forms of the YapA protein (130 kDa and 115 kDa) were found secreted into the culture medium. Protease cleavage at the C terminus of YapA released the protein from the cell surface. Outer membrane localization of YapC (65 kDa), YapG (100 kDa), YapK (130 kDa), and YapN (60 kDa) was established by cell fractionation, and cell surface localization of YapC and YapN was demonstrated by protease accessibility experiments. In functional studies, YapN and YapK showed hemagglutination activity and YapC exhibited autoagglutination activity. Data reported here represent the first study on Y. pestis ATs.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».