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Enregistrement W2083278465 · doi:10.1007/s12575-009-9009-9

A Method for Structure–Activity Analysis of Quorum-Sensing Signaling Peptides from Naturally Transformable Streptococci

2009· article· en· W2083278465 sur OpenAlexafffund
Xiaolin Tian, Raymond T. Syvitski, TianLei Liu, Nadine Livingstone, David L. Jakeman, Yung-Hua Li

Notice bibliographique

RevueBiological Procedures Online · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Structural Characterization
Établissements canadiensInstitute for Marine BiosciencesDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität ZürichDalhousie UniversityUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchKillam Trusts
Mots-clésQuorum sensingComputational biologyComputer scienceChemistryMicrobiologyBiologyBacteriaBiofilmGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many species of streptococci secrete and use a competence-stimulating peptide (CSP) to initiate quorum sensing for induction of genetic competence, bacteriocin production, and other activities. These signaling molecules are small, unmodified peptides that induce powerful strain-specific activity at nano-molar concentrations. This feature has provided an excellent opportunity to explore their structure-function relationships. However, CSP variants have also been identified in many species, and each specifically activates its cognate receptor. How such minor changes dramatically affect the specificity of these peptides remains unclear. Structure-activity analysis of these peptides may provide clues for understanding the specificity of signaling peptide-receptor interactions. Here, we use the Streptococcus mutans CSP as an example to describe methods of analyzing its structure-activity relationship. The methods described here may provide a platform for studying quorum-sensing signaling peptides of other naturally transformable streptococci.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations22
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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