Sensory Perception in Bacterial Cyclic Diguanylate Signal Transduction
Notice bibliographique
Résumé
Cyclic diguanylate (c-di-GMP) signal transduction systems provide bacteria with the ability to sense changing cell status or environmental conditions and then execute suitable physiological and social behaviors in response. In this review, we provide a comprehensive census of the stimuli and receptors that are linked to the modulation of intracellular c-di-GMP. Emerging evidence indicates that c-di-GMP networks sense light, surfaces, energy, redox potential, respiratory electron acceptors, temperature, and structurally diverse biotic and abiotic chemicals. Bioinformatic analysis of sensory domains in diguanylate cyclases and c-di-GMP-specific phosphodiesterases as well as the receptor complexes associated with them reveals that these functions are linked to a diverse repertoire of protein domain families. We describe the principles of stimulus perception learned from studying these modular sensory devices, illustrate how they are assembled in varied combinations with output domains, and summarize a system for classifying these sensor proteins based on their complexity. Biological information processing via c-di-GMP signal transduction not only is fundamental to bacterial survival in dynamic environments but also is being used to engineer gene expression circuitry and synthetic proteins with à la carte biochemical functionalities.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».