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Enregistrement W2064950411 · doi:10.1128/microbiolspec.plas-0023-2014

Plasmid Partition Mechanisms

2014· review· en· W2064950411 sur OpenAlexafffund
Jamie C. Baxter, Barbara E. Funnell

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPlasmidPartition (number theory)BiologyCentromereChromosome segregationDNAGeneticsComputational biologyChromosomeCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stable maintenance of low-copy-number plasmids in bacteria is actively driven by partition mechanisms that are responsible for the positioning of plasmids inside the cell. Partition systems are ubiquitous in the microbial world and are encoded by many bacterial chromosomes as well as plasmids. These systems, although different in sequence and mechanism, typically consist of two proteins and a DNA partition site, or prokaryotic centromere, on the plasmid or chromosome. One protein binds site-specifically to the centromere to form a partition complex, and the other protein uses the energy of nucleotide binding and hydrolysis to transport the plasmid, via interactions with this partition complex inside the cell. For plasmids, this minimal cassette is sufficient to direct proper segregation in bacterial cells. There has been significant progress in the last several years in our understanding of partition mechanisms. Two general areas that have developed are (i) the structural biology of partition proteins and their interactions with DNA and (ii) the action and dynamics of the partition ATPases that drive the process. In addition, systems that use tubulin-like GTPases to partition plasmids have recently been identified. In this chapter, we concentrate on these recent developments and the molecular details of plasmid partition mechanisms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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