A random mutagenesis screen enriched for missense mutations in bacterial effector proteins
Notice bibliographique
Résumé
To remodel their hosts and escape immune defenses, many pathogens rely on large arsenals of proteins (effectors) that are delivered to the host cell using dedicated translocation machinery. Effectors hold significant insight into the biology of both the pathogens that encode them and the host pathways that they manipulate. One of the most powerful systems biology tools for studying effectors is the model organism, Saccharomyces cerevisiae. For many pathogens, the heterologous expression of effectors in yeast is growth inhibitory at a frequency much higher than housekeeping genes, an observation ascribed to targeting conserved eukaryotic proteins. Abrogation of yeast growth inhibition has been used to identify bacterial suppressors of effector activity, host targets, and functional residues and domains within effector proteins. We present here a yeast-based method for enriching for informative, in-frame, missense mutations in a pool of random effector mutants. We benchmark this approach against three effectors from Legionella pneumophila, an intracellular bacterial pathogen that injects a staggering >330 effectors into the host cell. For each protein, we show how in silico protein modeling (AlphaFold2) and missense-directed mutagenesis can be combined to reveal important structural features within effectors. We identify known active site residues within the metalloprotease RavK, the putative active site in SdbB, and previously unidentified functional motifs within the C-terminal domain of SdbA. We show that this domain has structural similarity with glycosyltransferases and exhibits in vitro activity consistent with this predicted function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».