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Caractérisation de facteurs de virulence impliquant les systèmes de sécrétion bactériens

2019· dissertation· fr· W2989587485 sur OpenAlexfundno aff
Quentin Bertrand

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMolecular biologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudomonas aeruginosa est une bactérie responsable de sévères infections nosocomiales. Ces infections sont un réel problème pour la santé publique car P. aeruginosa fait partie des pathogènes ESKAPE qui ont développé des facteurs de résistance aux antibiotiques ce qui leur permet d’échapper aux traitements classiques. P. aeruginosa, en plus d’être résistante aux antibiotiques est capable d’exprimer de nombreux facteurs de virulences. Parmi ces facteurs on retrouve les systèmes de sécrétion de type V (SST5) sur lequel j’ai pu travailler durant ma thèse.Une nouvelle souche de P. aeruginosa a été découverte à Grenoble il y a quelques années. Cette souche n’exprime pas les mêmes facteurs de virulence que les souches communément étudiées mais en demeure bien plus toxique. La toxicité de cette souche est due à l’expression de deux protéines ExlB et ExlA faisant partie de la famille du SST5b et ayant un mécanisme d’action complètement nouveau car aucun homologue n’est connu. La toxine ExlA est capable de faire des pores dans les membranes des cellules eucaryotes entrainant leur mort. Le but de ma thèse était donc de comprendre à l’échelle moléculaire le fonctionnement de ExlA.Pour identifier le mécanisme d’action de cette toxine, nous l’avons divisée en deux domaines que nous avons étudiés séparément. En utilisant des techniques de RMN, de SEC-MALLS, de flottaison différentielle, de SAXS et d’AFM, nous avons pu définir que le domaine C-terminal de cette protéine était un « molten globule» en solution et était capable de faire des trous dans les membranes lipidiques reconstituées. Ce domaine semble être le domaine responsable de l’interaction d’ExlA avec les lipides. Ceci additionné à des études menées in vivo sur la toxine ExlA complète et comportant uniquement son domaine N-terminal nous a permis de définir un possible mécanisme d’action de la toxine ExlA. La somme de nos études fait l’objet d’un article en cours d’écriture.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2019
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