Sigma factors in<i>Pseudomonas aeruginosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
In Pseudomonas aeruginosa, as in most bacterial species, the expression of genes is tightly controlled by a repertoire of transcriptional regulators, particularly the so-called sigma (sigma) factors. The basic understanding of these proteins in bacteria has initially been described in Escherichia coli where seven sigma factors are involved in core RNA polymerase interactions and promoter recognition. Now, 7 years have passed since the completion of the first genome sequence of the opportunistic pathogen P. aeruginosa. Information from the genome of P. aeruginosa PAO1 identified 550 transcriptional regulators and 24 putative sigma factors. Of the 24 sigma, 19 were of extracytoplasmic function (ECF). Here, basic knowledge of sigma and ECF proteins was reviewed with particular emphasis on their role in P. aeruginosa global gene regulation. Summarized data are obtained from in silico analysis of P. aeruginosasigma and ECF including rpoD (sigma(70)), RpoH (sigma(32)), RpoF (FliA or sigma(28)), RpoS (sigma(S) or sigma(38)), RpoN (NtrA, sigma(54) or sigma(N)), ECF including AlgU (RpoE or sigma(22)), PvdS, SigX and a collection of uncharacterized sigma ECF, some of which are implicated in iron transport. Coupled to systems biology, identification and functional genomics analysis of P. aeruginosasigma and ECF are expected to provide new means to prevent infection, new targets for antimicrobial therapy, as well as new insights into the infection process.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».