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Enregistrement W3202584729 · doi:10.1128/jb.00433-21

Sensory Perception in Bacterial Cyclic Diguanylate Signal Transduction

2021· review· en· W3202584729 sur OpenAlexafffund
Trevor E. Randall, Kelly N. Eckartt, Sravya Kakumanu, Alexa Price‐Whelan, Lars E. P. Dietrich, Joe J. Harrison

Notice bibliographique

RevueJournal of Bacteriology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for InnovationCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésBiologySensory systemSignal transductionTransduction (biophysics)PerceptionNeuroscienceCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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