Localization of proteins in the cell wall of Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis K10 by proteomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis is a pathogen which causes a debilitating chronic enteritis in ruminants. Unfortunately, the mechanisms that control M. avium subsp. paratuberculosis persistence during infection are poorly understood and the key steps for developing Johne's disease remain elusive. A proteomic analysis approach, based on one dimensional polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) followed by LC-MS/MS, was used to identify and characterize the cell wall associated proteins of M. avium subsp. paratuberculosis K10 and an cell surface enzymatic shaving method was used to determine the surface-exposed proteins. 309 different proteins were identified, which included 101 proteins previously annotated as hypothetical or conserved hypothetical. 38 proteins were identified as surface-exposed by trypsin treatment. To categorize and analyze these proteomic data on the proteins identified within cell wall of M. avium subsp. paratuberculosis K10, a rational bioinformatic approach was followed. The analyses of the 309 cell wall proteins provided theoretical molecular mass and pI distributions and determined that 18 proteins are shared with the cell surface-exposed proteome. In short, a comprehensive profile of the M. avium subsp. paratuberculosis K10 cell wall subproteome was created. The resulting proteomic profile might become the foundation for the design of new preventive, diagnostic and therapeutic strategies against mycobacterial diseases in general and M. avium subsp. paratuberculosis in particular.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».