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Enregistrement W2769755511 · doi:10.1073/pnas.1708553114

Multiple <i>Legionella pneumophila</i> effector virulence phenotypes revealed through high-throughput analysis of targeted mutant libraries

2017· article· en· W2769755511 sur OpenAlexfundno aff
Stephanie R. Shames, Luying Liu, James C. Havey, Whitman B. Schofield, Andrew L. Goodman, Craig R. Roy

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLegionella and Acanthamoeba research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesChina Scholarship CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésLegionella pneumophilaVirulenceEffectorBiologyLegionellaMicrobiologyPhenotypeMutantGeneticsBacteriaGeneCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance The contribution of individual effectors to Legionella pneumophila virulence has not been systematically examined. This study employed a parallel high-throughput transposon insertion sequencing technique called INSeq to probe the L. pneumophila effector repertoire and identified multiple effectors that contribute to virulence in several host organisms, including an animal model of Legionnaires’ disease. Importantly, this study demonstrates that effector proteins contribute to host virulence both positively and negatively by controlling intracellular replication and influencing host immune responses, which demonstrates that the subtle alterations in the effector repertoire of a single L. pneumophila strain can greatly impact host pathogenicity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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