Quantitative Mass Spectrometry Identifies Novel Host Binding Partners for Pathogenic <i>Escherichia coli</i> Type III Secretion System Effectors
Notice bibliographique
Résumé
Enteropathogenic and enterohemorrhagic Escherichia coli cause enteric diseases resulting in significant morbidity and mortality worldwide. These pathogens remain extracellular and translocate a set of type III secreted effector proteins into host cells to promote bacterial virulence. Effectors manipulate host cell pathways to facilitate infection by interacting with a variety of host targets, yet the binding partners and mechanism of action of many effectors remain elusive. We performed a mass spectrometry screen to identify host targets for a library of effectors. We found five known effector targets and discovered four novel interactions. Interestingly, we identified multiple effectors that interacted with the microtubule associated protein, ensconsin. Using co-immunoprecipitations, we confirmed that NleB1 and EspL interacted with ensconsin in a region that corresponded to its microtubule binding domain. Ensconsin is an essential cofactor of kinesin-1 that is required for intracellular trafficking, and we demonstrated that intracellular trafficking was severely disrupted during wild type EPEC infections but not during infections with ΔnleB1 or ΔespL mutants. Our findings demonstrate the efficacy of quantitative proteomics for identifying effector-host protein interactions and suggest that vesicular trafficking is a crucial cellular process that may be targeted by NleB1 and EspL through their interaction with ensconsin.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| 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 ».