Two-component systems interface discrimination in Actinobacillus pleuropneumoniae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pathogenic bacteria grow in different environments and have developed signaling systems known as two-component systems that allow them to thrive in distinct habitats efficiently. Actinobacillus pleuropneumoniae is an obligate pig pathogen that colonizes its host and survives outside it by forming biofilms. The small number of the two-component systems in this pathogen makes it a suitable model to assess the interaction specificity of these systems. Results This was done through multiple sequence alignments, mutual information, heterodimer modeling, structural data, molecular dynamics, and the interface coupling index, which were used to evaluate molecular recognition. For the study, more than two thousand homologue sequences were collected from a diverse range of bacteria. Four different clusters of specificity-determining residues were found for all evaluated systems. The system-wide discrimination capability of twocomponent systems relies on the composition of these clusters composed of 3, 3, 4, and 5 residue pairs, from systems CpxAR, NarQP, PhoRB, and QseCB, respectively. These residue pairs are spatially nearby, the shape and composition of each cluster are systemspecific and have minimal overlap among them. Conclusions The interaction interface composition of the twocomponent systems network in A. pleuropneumoniae was defined and their discriminatory components were described. In summary, molecular recognition depends on specific components from the interaction interface called orthologue interaction specificity clusters. These clusters enable the emergence of specificity, which allows the system to differentiate between cognate and non-cognate components, thereby enabling the system to recognize highly similar components through molecular recognition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».