Optimized Bioorthogonal Non-canonical Amino Acid Tagging to Identify Serotype-Specific Biomarkers in Verotoxigenic <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
According to Canada’s Food Report Card 2016, there are 4 million foodborne illnesses acquired each year in the nation alone. The leading causes of foodborne illness are pathogenic bacteria such as shigatoxigenic/verotoxigenic Escherichia coli (STEC/VTEC) and Listeria monocytogenes . Most current detection methods used to identify these bacterial pathogens are limited in their validity since they are not specific to detecting metabolically active organisms, potentially generating false-positive results from non-living or non-viable bacteria. Previously, our lab developed an optimized bioorthogonal non-canonical amino acid tagging (BONCAT) method which allows for the labeling of translationally active wild-type pathogenic bacteria. Incorporation of homopropargyl glycine (HPG) into the cellular surfaces of bacteria allows for protein tagging using the bioorthogonal alkyne handle to report on the presence of pathogenic bacteria. Here, we use proteomics to identify more than 400 proteins differentially detected by BONCAT between at least two of five different VTEC serotypes. These findings pave the way for future examination of these proteins as biomarkers in BONCAT-utilizing assays.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».