eLife Assessment: Targeting plasmid-encoded proteins that contain immunoglobulin-like domains to combat antimicrobial resistance
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) poses a significant threat to human health. Although vaccines have been developed to combat AMR, it has proven challenging to associate specific vaccine antigens with AMR. Bacterial plasmids play a crucial role in the transmission of AMR. Our recent research has identified a group of bacterial plasmids (specifically, IncHI plasmids) that encode large molecular mass proteins containing bacterial immunoglobulin-like domains. These proteins are found on the external surface of the bacterial cells, such as in the flagella or conjugative pili. In this study, we show that these proteins are antigenic and can protect mice from infection caused by an AMR Salmonella strain harboring one of these plasmids. Furthermore, we successfully generated nanobodies targeting these proteins, that were shown to interfere with the conjugative transfer of IncHI plasmids. Considering that these proteins are also encoded in other groups of plasmids, such as IncA/C and IncP2, targeting them could be a valuable strategy in combating AMR infections caused by bacteria harboring different groups of AMR plasmids. Since the selected antigens are directly linked to AMR itself, the protective effect extends beyond specific microorganisms to include all those carrying the corresponding resistance plasmids.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,027 |
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 ».