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Enregistrement W2987406620 · doi:10.7554/elife.23136.026

Author response: Bacterial flagella grow through an injection-diffusion mechanism

2017· peer-review· en· W2987406620 sur OpenAlexaff
Thibaud T. Renault, Anthony Abraham, Tobias Bergmiller, Guillaume Paradis, Simon Rainville, Emmanuelle Charpentier, Călin C. Guet, Yuhai Tu, Keiichi Namba, James P. Keener, Tohru Minamino, Marc Erhardt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlagellumMechanism (biology)DiffusionCell biologyComputational biologyBiologyMicrobiologyChemistryBacteriaPhysicsGeneticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most bacteria are able to move in a directed manner towards nutrients or other locations of interest. Many move by rotating long tail-like filaments called flagella that stick out from the cell. The flagellum is a remarkably complex nanomachine. It is several times longer than the main body of the bacterial cell body and its external filament is made of thousands of building blocks of a single protein called flagellin. This protein is made inside the cell and a structure at the base of the flagellum known as a type III secretion system uses chemical energy to pump it out of the cell so that it can be incorporated into the growing flagellum. The exported building blocks travel through a narrow channel within the flagellum and self-assemble at the tip. It has been a mystery for several decades how bacteria manage to assemble the building blocks of flagella outside of the cell, where no discernible energy source is available. Renault et al. used mathematical modeling, biochemical and microscopy techniques to observe how the flagella of a bacterium called Salmonella enterica assemble in real time. The experiments demonstrate that simple biophysical principles regulate the assembly of the flagellum. The building blocks are pumped into the channel of the flagellum by the type III secretion system and then diffuse to the tip of the filament. Accordingly, the longer the flagellum gets, the slower it grows. This molecular mechanism also explains why the growth of bacterial flagella will eventually stop even without any other control mechanisms in place. Further work will be needed to understand how the type III secretion system harnesses chemical energy to drive the movement of flagellin out of the cell into the growing flagellum. A molecular understanding of these processes will aid the design of new antibiotics targeted against type III secretion systems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2930,172

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 GPT0,323
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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