Outer membrane pore protein prediction in mycobacteria using genomic comparison
Notice bibliographique
Résumé
Proteins responsible for outer membrane transport across the unique membrane structure of Mycobacterium spp. are attractive drug targets in the treatment of human diseases caused by the mycobacterial pathogens, Mycobacterium tuberculosis, M. bovis, M. leprae and M. ulcerans. In contrast with Escherichia coli, relatively few outer-membrane proteins (OMPs) have been identified in Mycobacterium spp., largely due to the difficulties in isolating mycobacterial membrane proteins and our incomplete understanding of secretion mechanisms and cell wall structure in these organisms. To further expand our knowledge of these elusive proteins in mycobacteria, we have improved upon our previous method of OMP prediction in mycobacteria by taking advantage of genomic data from seven mycobacteria species. Our improved algorithm suggests 4333 sequences as putative OMPs in seven species with varying degrees of confidence. The most virulent pathogenic mycobacterial species are slightly enriched in these selected sequences. We present examples of predicted OMPs involved in horizontal transfer and paralogy expansion. Analysis of local secondary structure content allowed identification of small domains predicted to perform as OMPs; some examples show their involvement in events of tandem duplication and domain rearrangements. We discuss the taxonomic distribution of these discovered families and architectures, often specific to mycobacteria or the wider taxonomic class of Actinobacteria. Our results suggest that OMP functionality in mycobacteria is richer than expected and provide a resource to guide future research of these understudied proteins.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».