Salmonella Effectors SseK1 and SseK3 Target Death Domain Proteins in the TNF and TRAIL Signaling Pathways*
Notice bibliographique
Résumé
Strains of Salmonella utilize two distinct type three secretion systems to deliver effector proteins directly into host cells. The Salmonella effectors SseK1 and SseK3 are arginine glycosyltransferases that modify mammalian death domain containing proteins with N -acetyl glucosamine (GlcNAc) when overexpressed ectopically or as recombinant protein fusions. Here, we combined Arg-GlcNAc glycopeptide immunoprecipitation and mass spectrometry to identify host proteins GlcNAcylated by endogenous levels of SseK1 and SseK3 during Salmonella infection. We observed that SseK1 modified the mammalian signaling protein TRADD, but not FADD as previously reported. Overexpression of SseK1 greatly broadened substrate specificity, whereas ectopic co-expression of SseK1 and TRADD increased the range of modified arginine residues within the death domain of TRADD. In contrast, endogenous levels of SseK3 resulted in modification of the death domains of receptors of the mammalian TNF superfamily, TNFR1 and TRAILR, at residues Arg 376 and Arg 293 respectively. Structural studies on SseK3 showed that the enzyme displays a classic GT-A glycosyltransferase fold and binds UDP-GlcNAc in a narrow and deep cleft with the GlcNAc facing the surface. Together our data suggest that salmonellae carrying sseK1 and sseK3 employ the glycosyltransferase effectors to antagonise different components of death receptor signaling.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».