Several New Putative Bacterial ADP-Ribosyltransferase Toxins Are Revealed from In Silico Data Mining, Including the Novel Toxin Vorin, Encoded by the Fire Blight Pathogen Erwinia amylovora
Notice bibliographique
Résumé
Mono-ADP-ribosyltransferase (mART) toxins are secreted by several pathogenic bacteria that disrupt vital host cell processes in deadly diseases like cholera and whooping cough. In the last two decades, the discovery of mART toxins has helped uncover the mechanisms of disease employed by pathogens impacting agriculture, aquaculture, and human health. Due to the current abundance of mARTs in bacterial genomes, and an unprecedented availability of genomic sequence data, mART toxins are amenable to discovery using an in silico strategy involving a series of sequence pattern filters and structural predictions. In this work, a bioinformatics approach was used to discover six bacterial mART sequences, one of which was a functional mART toxin encoded by the plant pathogen, Erwinia amylovora, called Vorin. Using a yeast growth-deficiency assay, we show that wild-type Vorin inhibited yeast cell growth, while catalytic variants reversed the growth-defective phenotype. Quantitative mass spectrometry analysis revealed that Vorin may cause eukaryotic host cell death by suppressing the initiation of autophagic processes. The genomic neighbourhood of Vorin indicated that it is a Type-VI-secreted effector, and co-expression experiments showed that Vorin is neutralized by binding of a cognate immunity protein, VorinI. We demonstrate that Vorin may also act as an antibacterial effector, since bacterial expression of Vorin was not achieved in the absence of VorinI. Vorin is the newest member of the mART family; further characterization of the Vorin/VorinI complex may help refine inhibitor design for mART toxins from other deadly pathogens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».