Phages Fight Back: Inactivation of the CRISPR-Cas Bacterial Immune System by Anti-CRISPR Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Phage infection poses a major threat to bacterial survival, and bacteria have evolved many mechanisms to protect against it. One such system is the CRISPR-Cas system, which utilizes sequence memory to protect bacteria from phage infection. CRISPR-Cas is a highly specific adaptive defense mechanism that protects against invasion by all mobile genetic elements, including phages, plasmids, and conjugative elements [1,2]. CRISPRs were first recognized in Escherichia coli in 1987 [3] and have since been identified in the genomes of approximately 48% of eubacteria and 95% of archaea [4]. Their widespread occurrence highlights the important role they play in the evolution of microbial and phage genomes. CRISPR-Cas systems are composed of clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR) separated by short “spacer” sequences, and CRISPR-associated (cas) genes. CRISPR systems are classified according to their gene complement and mechanism of action [2]. There are several different types (I, II, III) and subtypes (e.g., I-E, I-F) of CRISPR-Cas systems, most of which target DNA. The CRISPR system functions by incorporating one or more CRISPR spacers at the leader end of a CRISPR locus when a novel phage or other mobile genetic element infects the bacterial cell. These spacers are derived from the DNA of the invading phage, and their introduction into the CRISPR locus provides immunity to further infection by that phage. This adaptive immunity serves to protect the bacterial progeny; if the same phage is encountered in the future, the CRISPR-Cas system will be activated and the foreign genome destroyed. In turn, the phages mutate to evade CRISPR targeting, thereby creating a constant evolutionary battle between them and the bacteria they infect.
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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 | 0,001 |
| 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 ».