Tracking Proteins Secreted by Bacteria: What's in the Toolbox?
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria have acquired multiple systems to expose proteins on their surface, release them in the extracellular environment or even inject them into a neighboring cell. Protein secretion has a high adaptive value and secreted proteins are implicated in many functions, which are often essential for bacterial fitness. Several secreted proteins or secretion machineries have been extensively studied as potential drug targets. It is therefore important to identify the secretion substrates, to understand how they are specifically recognized by the secretion machineries, and how transport through these machineries occurs. The purpose of this review is to provide an overview of the biochemical, genetic and imaging tools that have been developed to evaluate protein secretion in a qualitative or quantitative manner. After a brief overview of the different tools available, we will illustrate their advantages and limitations through a discussion of some of the current open questions related to protein secretion. We will start with the question of the identification of secreted proteins, which for many bacteria remains a critical initial step toward a better understanding of their interactions with the environment. We will then illustrate our toolbox by reporting how these tools have been applied to better understand how substrates are recognized by their cognate machinery, and how secretion proceeds. Finally, we will highlight recent approaches that aim at investigating secretion in real time, and in complex environments such as a tissue or an organism.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».