Mining nematode protein secretomes to explain lifestyle and host specificity
Notice bibliographique
Résumé
Parasitic nematodes are highly successful pathogens, inflicting disease on humans, animals and plants. Despite great differences in their life cycles, host preference and transmission modes, these parasites share a common capacity to manipulate their host's immune system. This is at least partly achieved through the release of excretory/secretory proteins, the most well-characterized component of nematode secretomes, that are comprised of functionally diverse molecules. In this work, we analyzed published protein secretomes of parasitic nematodes to identify common patterns as well as species-specific traits. The 20 selected organisms span 4 nematode clades, including plant pathogens, animal parasites, and the free-living species Caenorhabditis elegans. Transthyretin-like proteins were the only component common to all adult secretomes; many other protein classes overlapped across multiple datasets. The glycolytic enzymes aldolase and enolase were present in all parasitic species, but missing from C. elegans. Secretomes from larval stages showed less overlap between species. Although comparison of secretome composition across species and life-cycle stages is challenged by the use of different methods and depths of sequencing among studies, our workflow enabled the identification of conserved protein families and pinpointed elements that may have evolved as to enable parasitism. This strategy, extended to more secretomes, may be exploited to prioritize therapeutic targets in the future.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».