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Enregistrement W2243618291

TOOLS FOR IDENTIFYING FUNCTIONS OF TYPE III SECRETION SYSTEM EFFECTORS FROM SHIGELLA FLEXNERI

2013· article· en· W2243618291 sur OpenAlexvenueno aff
Saima Sidik

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueRemote Sensing and Land Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShigella flexneriType three secretion systemEffectorSecretionShigellaType (biology)Computer scienceMicrobiologyBiologyEscherichia coliBacteriaImmunologyGeneticsSalmonellaGeneVirulenceBiochemistryEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shigellae are pathogenic bacteria that cause the disease shigellosis. Two methods for studying secreted effectors encoded by this pathogen’s virulence plasmid are described.\nFirst, protein microarrays were used to identify substrates of an E3 ubiquitin ligase called IpaH7.8. Second, a deletion collection containing mutants for every gene on the virulence plasmid was used in two screens: one to identify mutants that elicit atypical levels of Interleukin-8 (IL-8) from U937 cells, and one to identify mutants that bind the dye Congo red abnormally. \nAlthough protein microarrays were an ineffective tool, the deletion collection proved valuable. Most mutants were less effective at sequestering Congo red than wild-type S. flexneri, although this ability was enhanced in several mutants. Four mutants, ?ospB, ?orf186, ?mxiH and ?mxiK, elicited higher levels of IL-8 from U937 cells than wild type S. flexneri. These results validate the use of the deletion collection as a tool for studying bacterial pathogenesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,140 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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