Functional Divergence of the Paralog Salmonella Effector Proteins SopD and SopD2 and Their Contributions to Infection
Notice bibliographique
Résumé
Salmonella enterica is a leading cause of bacterial food-borne illness in humans and is responsible for millions of cases annually. A critical strategy for the survival of this pathogen is the translocation of bacterial virulence factors termed effectors into host cells, which primarily function via protein–protein interactions with host proteins. The Salmonella genome encodes several paralogous effectors believed to have arisen from duplication events throughout the course of evolution. These paralogs can share structural similarities and enzymatic activities but have also demonstrated divergence in host cell targets or interaction partners and contributions to the intracellular lifecycle of Salmonella. The paralog effectors SopD and SopD2 share 63% amino acid sequence similarity and extensive structural homology yet have demonstrated divergence in secretion kinetics, intracellular localization, host targets, and roles in infection. SopD and SopD2 target host Rab GTPases, which represent critical regulators of intracellular trafficking that mediate diverse cellular functions. While SopD and SopD2 both manipulate Rab function, these paralogs display differences in Rab specificity, and the effectors have also evolved multiple mechanisms of action for GTPase manipulation. Here, we highlight this intriguing pair of paralog effectors in the context of host–pathogen interactions and discuss how this research has presented valuable insights into effector evolution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».