Systematic Identification of Intracellular-Translocated Candidate Effectors in Edwardsiella piscicida
Notice bibliographique
Résumé
Many bacterial pathogens inject effectors directly into host cells to target a variety of host cellular processes and promote bacterial dissemination and survival. Identifying the bacterial effectors and elucidating their functions are central to understanding the molecular pathogenesis of these pathogens. Edwardsiella piscicida is a pathogen with a wide host range, and very few of its effectors have been identified to date. Here, based on the genes significantly regulated by macrophage infection, we identified 25 intracellular translocation-positive candidate effectors, including all five previously reported effectors, namely EseG, EseJ, EseH, EseK and EvpP. A subsequent secretion analysis revealed diverse secretion patterns for the 25 effector candidates, suggesting that multiple transport pathways were involved in the internalization of these candidate effectors. Further, we identified two novel type VI secretion system (T6SS) putative effectors and three outer membrane vesicles (OMV)-dependent putative effectors among the candidate effectors described above, and further analyzed their contribution to bacterial virulence in a zebrafish model. This work demonstrates an effective approach for screening bacterial effectors and expands the effectors repertoire in E. piscicida.
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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 | 0,001 | 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 ».