Proteins and Carbs – The Balanced Diet of a Complex and Unusual Enzyme Family
Notice bibliographique
Résumé
Many host‐adapted bacteria have the capability to colonize mucosal layers. To do so, these bacteria have often developed the capacity to breakdown the mucin component of the protective layers that cover epithelial cells. As mucins are glycoproteins that are up to 80% carbohydrate by mass the most common feature of bacterial mucin degrading systems is an arsenal of enzymes that breakdown carbohydrates. However, how such bacteria may target the protein backbone of mucins remains a poorly investigated question. We have identified mucin‐degrading proteins in Clostridium perfringens, Bacteroides thetaiotaomicron , and Pseudomonas aeruginosa , which are all host‐adapted a bacteria notable their ability to colonize the mucus rich environments of human and animal tissues. These proteins are zinc‐metalloproteases and thus cleave the peptide backbone. Remarkably, our structural and functional analyses of these enzymes reveal that O‐linked glycans accommodated in the zinc‐metalloprotease active site is a determinant of specificity, and this is dependent on the particular protease. This work provides the first detailed molecular insight into a large family of glycoproteases found in host‐adapted microbes and highlights the potential complexity of substrate specificity in glycoprotein specific proteases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».