Bioinformatic Comparison of Bacterial Secretomes
Notice bibliographique
Résumé
The rapid increasing number of completed bacterial genomes provides a good opportunity to compare their proteomes. This study was undertaken to specifically compare and contrast their secretomes-the fraction of the proteome with predicted N-terminal signal sequences, both type I and type II. A total of 176 theoretical bacterial proteomes were examined using the ExProt program. Compared with the Gram-positives, the Gram-negative bacteria were found, on average, to contain a larger number of potential Sec-dependent sequences. In the Gram-negative bacteria but not in the others, there was a positive correlation between proteome size and secretome size, while there was no correlation between secretome size and pathogenicity. Within the Gram-negative bacteria, intracellular pathogens were found to have the smallest secretomes. However, the secretomes of certain bacteria did not fit into the observed pattern. Specifically, the secretome of Borrelia burgdoferi has an unusually large number of putative lipoproteins, and the signal peptides of mycoplasmas show closer sequence similarity to those of the Gram-negative bacteria. Our analysis also suggests that even for a theoretical minimal genome of 300 open reading frames, a fraction of this gene pool (up to a maximum of 20%) may code for proteins with Sec-dependent signal sequences.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».