Outer-Membrane Vesicles of Fusobacterium necrophorum: A Proteomic, Lipidomic, and Functional Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Outer-membrane vesicles (OMVs) are extruded nanostructures shed by Gram-negative bacteria, containing periplasmic contents, and often including virulence factors with immunogenic properties. To assess their potential for use in vaccine development, we purified OMVs from the Fusobacterium necrophorum subspecies necrophorum, an opportunistic necrotic infection-causing pathogen, and characterized these structures using proteomics, lipid-profiling analyses, and cytotoxicity assays. A proteomic analysis of density-gradient-purified F. necrophorum OMVs identified 342 proteins, a large proportion of which were outer-membrane proteins (OMPs), followed by cytoplasmic proteins, based on a subcellular-localization-prediction analysis. The OMPs and toxins were among the proteins with the highest intensity identified, including the 43-kDa-OMP-, OmpA-, and OmpH-family proteins, the cell-surface protein, the FadA adhesin protein, the leukotoxin-LktA-family filamentous adhesin, the N-terminal domain of hemagglutinin, and the OMP transport protein and assembly factor. A Western blot analysis confirmed the presence of several OMPs and toxins in the F. necrophorum OMVs. The lipid-profiling analysis revealed phospholipids, sphingolipids, and acetylcarnitine as the main lipid contents of OMVs. The lactate-dehydrogenase-cytotoxicity assays showed that the OMVs had a high degree of cytotoxicity against a bovine B-lymphocyte cell line (BL-3 cells). Thus, our data suggest the need for further studies to evaluate the ability of OMVs to induce immune responses and assess their vaccine potential in vivo.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».