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Enregistrement W2976947985 · doi:10.1016/j.isci.2019.09.028

A Bacterial Pathogen Senses Host Mannose to Coordinate Virulence

2019· article· en· W2976947985 sur OpenAlexfundno aff
Lifan Wei, Haoxian Qiao, Brandon Sit, Kaiyu Yin, Guanhua Yang, Ruiqing Ma, Jiabao Ma, Chun Yang, Jun Yao, Yue Ma, Jingfan Xiao, Xiaohong Liu, Yuanxing Zhang, Matthew K. Waldor, Qiyao Wang

Notice bibliographique

RevueiScience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Institutes of HealthMinistry of Agriculture of the People's Republic of ChinaNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésVirulenceBiologyPathogenMannoseMicrobiologyMutantVirulence factorRegulonTranscription factorGeneCell biologyGeneticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial pathogens are thought to activate expression of virulence genes upon detection of host-associated cues, but identification of the nature of such signals has proved difficult. We generated a genome-scale defined transposon mutant library in Edwardsiella piscicida, an important fish pathogen, to quantify the fitness of insertion mutants for intracellular growth in macrophages and in turbot (Scophthalmus maximus). These screens identified EvrA, a transcription activator that induces expression of esrB, a key virulence regulator. EvrA is directly bound and activated by mannose-6-phosphate (man-6P) derived from actively imported mannose. Mutants lacking EvrA or expressing an EvrA unable to bind man-6P were similarly attenuated in turbot. Exogenously added mannose promoted E. piscicida virulence, and high levels of mannose were detected in fish tissue. Together, these observations reveal that binding of a host-derived sugar to a transcription factor can facilitate pathogen sensing of the host environment and trigger virulence programs.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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