Sharpening Host Defenses during Infection: Proteases Cut to the Chase
Notice bibliographique
Résumé
The human immune system consists of an intricate network of tightly controlled pathways, where proteases are essential instigators and executioners at multiple levels. Invading microbial pathogens also encode proteases that have evolved to manipulate and dysregulate host proteins, including host proteases during the course of disease. The identification of pathogen proteases as well as their substrates and mechanisms of action have empowered significant developments in therapeutics for infectious diseases. Yet for many pathogens, there remains a great deal to be discovered. Recently, proteomic techniques have been developed that can identify proteolytically processed proteins across the proteome. These "degradomics" approaches can identify human substrates of microbial proteases during infection in vivo and expose the molecular-level changes that occur in the human proteome during infection as an operational network to develop hypotheses for further research as well as new therapeutics. This Perspective Article reviews how proteases are utilized during infection by both the human host and invading bacterial pathogens, including archetypal virulence-associated microbial proteases, such as the Clostridia spp. botulinum and tetanus neurotoxins. We highlight the potential knowledge that degradomics studies of host–pathogen interactions would uncover, as well as how degradomics has been successfully applied in similar contexts, including use with a viral protease. We review how microbial proteases have been targeted in current therapeutic approaches and how microbial proteases have shaped and even contributed to human therapeutics beyond infectious disease. Finally, we discuss how, moving forward, degradomics research can greatly contribute to our understanding of how microbial pathogens cause disease in vivo and lead to the identification of novel substrates in vivo , and the development of improved therapeutics to counter these pathogens.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».