Allosteric control of metal-responsive transcriptional regulators in bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Many transition metals are essential trace nutrients for living organisms, but they are also cytotoxic in high concentrations. Bacteria maintain the delicate balance between metal starvation and toxicity through a complex network of metal homeostasis pathways. These systems are coordinated by the activities of metal-responsive transcription factors-also known as metal-sensor proteins or metalloregulators-that are tuned to sense the bioavailability of specific metals in the cell in order to regulate the expression of genes encoding proteins that contribute to metal homeostasis. Metal binding to a metalloregulator allosterically influences its ability to bind specific DNA sequences through a variety of intricate mechanisms that lie on a continuum between large conformational changes and subtle changes in internal dynamics. This review summarizes recent advances in our understanding of how metal sensor proteins respond to intracellular metal concentrations. In particular, we highlight the allosteric mechanisms used for metal-responsive regulation of several prokaryotic single-component metalloregulators, and we briefly discuss current open questions of how metalloregulators function in bacterial cells. Understanding the regulation and function of metal-responsive transcription factors is a fundamental aspect of metallobiochemistry and is important for gaining insights into bacterial growth and virulence.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».