Generation and characterization of random and site-directed mutants of Shiga-like toxin 1A by Escherichia Coli O157:H7 in Saccharomyces Cerevisiae
Notice bibliographique
Résumé
Food-borne illnesses are mainly associated with Shiga-like toxins (Stx1 and Stx2) produced by various serotypes of enterohemorrhagic Escherichia coli (EHEC). These serotypes are collectively known as STEC (Stx-producing E. coli). One of these serotypes E. coli O157:H7 has been the major cause of food-borne illnesses recently in US, Canada and Japan. The clinical manifestations of EHEC infections range from watery diarrhea, severe bloody diarrhea, abdominal cramps and hemorrhagic colitis (HC), to the most severe outcome, life-threatening hemolytic uremic syndrome (HUS) resulting in kidney failure.This study involved generation and characterization of random and site-directed mutants of Shiga-like toxin 1 in Saccharomyces cerevisiae. The mutants were characterized for protein expression, ribosome depurination and loss of cytotoxicity. The results from this study are crucial to understand the mechanism by which Shiga-like toxins exhibit their cytotoxicity to the cells. The results from this study can aid in development of treaments against the diseases caused by Shiga-like toxin 1.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».