Proteomics of host–bacterial interactions: new insights from dual perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Mass-spectrometry (MS)-based proteomics is a powerful and robust platform for studying the interactions between biological systems during health and disease. Bacterial infections represent a significant threat to global health and drive the pursuit of novel therapeutic strategies to combat emerging and resistant pathogens. During infection, the interplay between a host and pathogen determines the ability of the microbe to survive in a hostile environment and promotes an immune response by the host as a protective measure. It is the protein-level changes from either biological system that define the outcome of infection, and MS-based proteomics provides a rapid and effective platform to identify such changes. In particular, proteomics detects alterations in protein abundance, quantifies protein secretion and (or) release, measures an array of post-translational modifications that influence signaling cascades, and profiles protein-protein interactions through protein complex and (or) network formation. Such information provides new insight into the role of known and novel bacterial effectors, as well as the outcome of host cell activation. In this Review, we highlight the diverse applications of MS-based proteomics in profiling the relationship between bacterial pathogens and the host. Our work identifies a plethora of strategies for exploring mechanisms of infection from dual perspectives (i.e., host and pathogen), and we suggest opportunities to extrapolate the current knowledgebase to other biological systems for applications in therapeutic discovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».