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Enregistrement W3083835483 · doi:10.3389/fmicb.2020.558166

RskA Is a Dual Function Activator-Inhibitor That Controls SigK Activity Across Distinct Bacterial Genera

2020· article· en· W3083835483 sur OpenAlexafffund
Frédéric J. Veyrier, Cecilia Nieves, Louise Lefrançois, Hana Trigui, Antony T. Vincent, Marcel A. Behr

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityArmand Frappier MuseumMcGill University Health CentreInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSigma factorRegulonActivator (genetics)BiologyActinobacteriaBacteriaExtracellularFunction (biology)MicrobiologyCell biologyGeneticsGeneMutantPromoterGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been previously shown that RskA, the anti-Sigma factor K of M. tuberculosis, inhibits SigK and that mutations in RskA promote high expression of the SigK regulon. The latter observation led us to hypothesize that RskA mutations lead to loss of the anti-Sigma factor function. In this report, we used natural and artificial mutations in RskA to determine the basis of the SigK-RskA partnership. Consistent with predictions, the N-terminal cytoplasmic portion of RskA was sufficient on its own to inhibit SigK. Unexpectedly, RskA also served as an activator of SigK. This activation depended on the same N-terminal region and was enhanced by the membrane-extracellular portion of RskA. Based on this, we engineered similar truncations in a Gram-negative bacterium, namely Yersinia enterocolitica. Again, we observed that, with specific alterations of RskA, we were able to enhance SigK activity. Together these results support an alternative mechanism of anti-Sigma factor function, that we could term modulator (activator-inhibitor) in both Actinobacteria and Gram-negative bacteria, suggesting that Sigma factor activation by anti-Sigma factors could be under-recognized.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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