Sigma factors in<i>Pseudomonas aeruginosa</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle