Towards the glycoproteome of <i>Mycobacterium tuberculosis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis continues to be a major threat to public health having one of the highest mortalities of any infectious disease despite the use of antibacterial therapy and a partially effective vaccine. Mycobacterium tuberculosis has a complex relationship with its host that is mediated in part by glycosylated proteins, but knowledge about the glycoproteome of tuberculosis is still lacking. In fact, the glycostructures are currently known only for two glycoproteins (alanine and proline rich secreted protein APA and superoxide dismutase SODC). To identify potentially glycosylated proteins in M. tuberculosis , we investigated mycobacterial subcellular fractions (cell wall, cell membrane and culture filtrate proteins) using the following lectins: Concanavalin A (ConA), Soybean Agglutinin (SBA), and Wheat Germ Agglutinin (WGA) followed by liquid chromatography‐mass spectrometry approaches and bioinformatic analyses. As expected, there was some overlap between the different lectins in their ability to bind potential glycoproteins. Interestingly, there was no general trend in that one lectin may be better than another. In fact, ConA identified the most glycoprotein candidates in CFP but the least in cell wall and membrane. SBA identified the most candidates in the cell wall whereas WGA identified the largest number of potential glycoproteins from the cell membrane.. To validate the presence of glycoproteins, several strategies were pursued including collision induced dissociation and electron transfer dissociation techniques, novel bioinformatics analyses involving a novel virtual neutral loss algorithm and statistical analysis of enrichment in cell fractions with and without lectin treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».