Direct numerical simulation on micromechanical behaviors of composite materials and structures
Notice bibliographique
Résumé
Gram-negative bacterial pathogens have developed specialized secretion systems to transfer bacterial proteins directly into host cells. These bacterial effectors are central to virulence and reprogram host cell processes to favor bacterial survival, colonization, and proliferation. Knowing the complete set of effectors encoded by a particular pathogen is the key to understanding bacterial disease. In addition, the identification of the molecular assemblies that these effectors engage once inside the host cell is critical to determining the mechanism of action of each effector. In this work we used stable isotope labeling of amino acids in cell culture (SILAC), a powerful quantitative proteomics technique, to identify the proteins secreted by the Salmonella pathogenicity island-2 type three secretion system (SPI-2 T3SS) and to characterize the host interaction partners of SPI-2 effectors. We confirmed many of the known SPI-2 effectors and were able to identify several novel substrate candidates of this secretion system. We verified previously published host protein-effector binding pairs and obtained 11 novel interactions, three of which were investigated further and confirmed by reciprocal co-immunoprecipitation. The host cell interaction partners identified here suggest that Salmonella SPI-2 effectors target, in a concerted fashion, cellular processes such as cell attachment and cell cycle control that are underappreciated in the context of infection. The technology outlined in this study is specific and sensitive and serves as a robust tool for the identification of effectors and their host targets that is readily amenable to the study of other bacterial pathogens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».