Essential functions of chaperones and adaptors of protein secretion systems in Gram‐negative bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Equipped with a plethora of secreted toxic effectors, protein secretion systems are essential for bacteria to interact with and manipulate their neighboring environment to survive in host microbiota and other highly competitive communities. While effectors have received spotlight attention in secretion system studies, many require accessory chaperone and adaptor proteins for proper folding/unfolding and stability throughout the secretion process. Here, we review the functions of chaperones and adaptors of three protein secretions systems, type 3 secretion system (T3SS), type 4 secretion system (T4SS), and type 6 secretion system (T6SS), which are employed by many Gram-negative bacterial pathogens to deliver toxins to bacterial, plant, and mammalian host cells through direct contact. Since chaperone and adaptor functions of the T3SS and the T4SS are relatively well studied, we discuss in detail the methods of chaperone-facilitated effector secretion by the T6SS and highlight commonalities between the effector chaperone/adaptor proteins of these diverse secretion systems. While the chaperones and adaptors are generally referred to as accessory proteins as they are not directly involved in toxicities to target cells, they are nonetheless vital for the biological functions of the secretion systems. Future research on biochemical and structural properties of these chaperones will not only elucidate the mechanisms of chaperone-effector binding and release process but also facilitate custom design of cargo effectors to be translocated by these widespread secretion systems for biotechnological applications.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».