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Enregistrement W4391531065 · doi:10.1038/s41467-024-45182-6

Microtubules provide force to promote membrane uncoating in vacuolar escape for a cyto-invasive bacterial pathogen

2024· article· en· W4391531065 sur OpenAlexaff
Yuen‐Yan Chang, Camila Valenzuela, Arthur Lensen, Noelia López-Montero, Saima Sidik, John Salogiannis, Jost Enninga, John R. Rohde

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFondation pour la Recherche MédicaleAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMicrotubuleCell biologyPathogenMembraneBiophysicsChemistryBiologyMicrobiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intracellular bacterial pathogens gain entry to mammalian cells inside a vacuole derived from the host membrane. Some of them escape the bacteria-containing vacuole (BCV) and colonize the cytosol. Bacteria replicating within BCVs coopt the microtubule network to position it within infected cells, whereas the role of microtubules for cyto-invasive pathogens remains obscure. Here, we show that the microtubule motor cytoplasmic dynein-1 and specific activating adaptors are hijacked by the enterobacterium Shigella flexneri. These host proteins were found on infection-associated macropinosomes (IAMs) formed during Shigella internalization. We identified Rab8 and Rab13 as mediators of dynein recruitment and discovered that the Shigella effector protein IpaH7.8 promotes Rab13 retention on moving BCV membrane remnants, thereby facilitating membrane uncoating of the Shigella-containing vacuole. Moreover, the efficient unpeeling of BCV remnants contributes to a successful intercellular spread. Taken together, our work demonstrates how a bacterial pathogen subverts the intracellular transport machinery to secure a cytosolic niche.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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