The surface lipoproteins of gram-negative bacteria: Protectors and foragers in harsh environments
Notice bibliographique
Résumé
Gram-negative pathogens are enveloped by an outer membrane that serves as a double-edged sword: On the one hand, it provides a layer of protection for the bacterium from environmental insults, including other bacteria and the host immune system. On the other hand, it restricts movement of vital nutrients into the cell and provides a plethora of antigens that can be detected by host immune systems. One strategy used to overcome these limitations is the decoration of the outer surface of gram-negative bacteria with proteins tethered to the outer membrane through a lipid anchor. These surface lipoproteins (SLPs) fulfill critical roles in immune evasion and nutrient acquisition, but as more bacterial genomes are sequenced, we are beginning to discover their prevalence and their different roles and mechanisms and importantly how we can exploit them as antimicrobial targets. This review will focus on representative SLPs that gram-negative bacteria use to overcome host innate immunity, specifically the areas of nutritional immunity and complement system evasion. We elaborate on the structures of some notable SLPs required for binding target molecules in hosts and how this information can be used alongside bioinformatics to understand mechanisms of binding and in the discovery of new SLPs. This information provides a foundation for the development of therapeutics and the design of vaccine antigens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».