Computational approach to predict species-specific type III secretion system (T3SS) effectors using single and multiple genomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many gram-negative bacteria use type III secretion systems (T3SSs) to translocate effector proteins into host cells. T3SS effectors can give some bacteria a competitive edge over others within the same environment and can help bacteria to invade the host cells and allow them to multiply rapidly within the host. Therefore, developing efficient methods to identify effectors scattered in bacterial genomes can lead to a better understanding of host-pathogen interactions and ultimately to important medical and biotechnological applications. RESULTS: We used 21 genomic and proteomic attributes to create a precise and reliable T3SS effector prediction method called Genome Search for Effectors Tool (GenSET). Five machine learning algorithms were trained on effectors selected from different organisms and a trained (voting) algorithm was then applied to identify other effectors present in the genome testing sets from the same (GenSET Phase 1) or different (GenSET Phase 2) organism. Although a select group of attributes that included the codon adaptation index, probability of expression in inclusion bodies, N-terminal disorder, and G + C content (filtered) were better at discriminating between positive and negative sets, algorithm performance was better when all 21 attributes (unfiltered) were used. Performance scores (sensitivity, specificity and area under the curve) from GenSET Phase 1 were better than those reported for six published methods. More importantly, GenSET Phase 1 ranked more known effectors (70.3%) in the top 40 ranked proteins and predicted 10-80% more effectors than three available programs in three of the four organisms tested. GenSET Phase 2 predicted 43.8% effectors in the top 40 ranked proteins when tested on four related or unrelated organisms. The lower prediction rates from GenSET Phase 2 may be due to the presence of different translocation signals in effectors from different T3SS families. CONCLUSIONS: The species-specific GenSET Phase 1 method offers an alternative approach to T3SS effector prediction that can be used with other published programs to improve effector predictions. Additionally, our approach can be applied to predict effectors of other secretion systems as long as these effectors have translocation signals embedded in their sequences.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».