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Enregistrement W4386766625 · doi:10.1146/annurev-micro-032521-025503

Structural Insights into Type III Secretion Systems of the Bacterial Flagellum and Injectisome

2023· review· en· W4386766625 sur OpenAlexafffund
L.J. Worrall, D.D. Majewski, N.C.J. Strynadka

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Microbiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFlagellumSecretionBiologyEffectorCell biologyMotilityType three secretion systemBacteriaVirulenceBiochemistryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two of the most fascinating bacterial nanomachines-the broadly disseminated rotary flagellum at the heart of cellular motility and the eukaryotic cell-puncturing injectisome essential to specific pathogenic species-utilize at their core a conserved export machinery called the type III secretion system (T3SS). The T3SS not only secretes the components that self-assemble into their extracellular appendages but also, in the case of the injectisome, subsequently directly translocates modulating effector proteins from the bacterial cell into the infected host. The injectisome is thought to have evolved from the flagellum as a minimal secretory system lacking motility, with the subsequent acquisition of additional components tailored to its specialized role in manipulating eukaryotic hosts for pathogenic advantage. Both nanomachines have long been the focus of intense interest, but advances in structural and functional understanding have taken a significant step forward since 2015, facilitated by the revolutionary advances in cryo-electron microscopy technologies. With several seminal structures of each nanomachine now captured, we review here the molecular similarities and differences that underlie their diverse functions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations50
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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