Outer membrane proteome of <b><i>Actinobacillus pleuropneumoniae</i></b>: LC‐MS/MS analyses validate <b><i>in silico</i></b> predictions
Notice bibliographique
Résumé
The Gram-negative bacterial pathogen Actinobacillus pleuropneumoniae causes porcine pneumonia, a highly infectious respiratory disease that contributes to major economic losses in the swine industry. Outer membrane (OM) proteins play key roles in infection and may be targets for drug and vaccine research. Exploiting the genome sequence of A. pleuropneumoniae serotype 5b, we scanned in silico for proteins predicted to be localized at the cell surface. Five genome scanning programs (Proteome Analyst, PSORT-b, BOMP, Lipo, and LipoP) were run to construct a consensus prediction list of 93 OM proteins in A. pleuropneumoniae. An inventory of predicted OM proteins was complemented by proteomic analyses utilizing gel- and solution-based methods, both coupled to LC-MS/MS. Different protocols were explored to enrich for OM proteins; the most rewarding required sucrose gradient centrifugation followed by membrane washes with sodium bromide and sodium carbonate. This protocol facilitated our identification of 47 OM proteins that represent 50% of the predicted OM proteome, most of which have not been characterized. Our study establishes the first OM proteome of A. pleuropneumoniae.
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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) | 0,001 | 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 ».