Comparative study of GBP recruitment on two cytosol-dwelling pathogens, <i>Francisella novicida</i> and <i>Shigella flexneri</i> highlights differences in GBP repertoire and in GBP1 motif requirements
Notice bibliographique
Résumé
Guanylate-Binding Proteins are interferon-inducible GTPases that play a key role in cell autonomous responses against intracellular pathogens. Despite sharing high sequence similarity, subtle differences among GBPs translate into functional divergences that are still largely not understood. A key GBP feature is the formation of supramolecular GBP complexes on the bacterial surface. Such complexes are observed when GBP1 binds lipopolysaccharide (LPS) from Shigella and Salmonella and further recruits GBP2-4. Here, we compared GBP recruitment on two cytosol-dwelling pathogens, Francisella novicida and S. flexneri. Francisella novicida was coated by GBP1 and GBP2 and to a lower extent by GBP4 in human macrophages. Contrary to S. flexneri, F. novicida was not targeted by GBP3, a feature independent of T6SS effectors. Multiple GBP1 features were required to promote targeting to F. novicida while GBP1 targeting to S. flexneri was much more permissive to GBP1 mutagenesis suggesting that GBP1 has multiple domains that cooperate to recognize F. novicida atypical LPS. Altogether our results indicate that the repertoire of GBPs recruited onto specific bacteria is dictated by GBP-specific features and by specific bacterial factors that remain to be identified.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».