A comparative, cross-species investigation of the properties and roles of transferrin- and lactoferrin-binding protein B from pathogenic bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Pathogenic bacteria from the families Neisseriaeceae and Moraxellaceae acquire iron from their host using surface receptors that have the ability to hijack iron from the iron-sequestering host proteins transferrin (Tf) and lactoferrin (Lf). The process of acquiring iron from Tf has been well-characterized, including the role of the surface lipoprotein transferrin-binding protein B (TbpB). In contrast, the only well-defined role for the homologue, LbpB, is in its protection against cationic antimicrobial peptides, which is mediated by regions present in some LbpBs that are highly enriched in glutamic or aspartic acid. In this study we compare the Tf-TbpB and the Lf-LbpB interactions and examine the protective effect of LbpB against extracts from human and transgenic mouse neutrophils to gains insights into the physiological roles of LbpB. The results indicate that in contrast to the Tf-TbpB interaction, Lf-LbpB interaction is sensitive to pH and varies between species. In addition, the results with transgenic mouse neutrophils raise the question of whether there is species specificity in the cleavage of Lf to generate cationic antimicrobial peptides or differences in the potency of peptides derived from mouse and human Lf.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».