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Enregistrement W4404228528 · doi:10.1128/msystems.01004-24

A comprehensive two-hybrid analysis to explore the <i>Legionella pneumophila</i> effector–effector interactome

2024· article· en· W4404228528 sur OpenAlexafffund
Harley O’Connor Mount, Malene L. Urbanus, Dayag Sheykhkarimli, Atina G. Coté, Florent Laval, Georges Coppin, Nishka Kishore, Roujia Li, Kerstin Spirohn, Morgan O. Petersen, Jennifer J. Knapp, Dae‐Kyum Kim, Jean‐Claude Twizere, Michael A. Calderwood, Marc Vidal, Frederick P. Roth, Alexander W. Ensminger

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLegionella and Acanthamoeba research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds Léon FredericqWallonie-Bruxelles InternationalUniversité de LiègeFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésEffectorInteractomeLegionella pneumophilaLegionellaBiologyCell biologyGeneticsBacteriaGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Legionella pneumophila uses over 300 translocated effector proteins to rewire host cells during infection and create a replicative niche for intracellular growth. To date, several studies have identified L. pneumophila effectors that indirectly and directly regulate the activity of other effectors, providing an additional layer of regulatory complexity. Among these are “metaeffectors,” a special class of effectors that regulate the activity of other effectors once inside the host. A defining feature of metaeffectors is direct, physical interaction with a target effector. Metaeffector identification, to date, has depended on phenotypes in heterologous systems and experimental serendipity. Using a multiplexed, recombinant barcode-based yeast two-hybrid technology we screened for protein–protein interactions among all L. pneumophila effectors and 28 components of the Dot/Icm type IV secretion system (>167,000 protein combinations). Of the 52 protein interactions identified by this approach, 44 are novel protein interactions, including 10 novel effector–effector interactions (doubling the number of known effector–effector interactions). IMPORTANCE Secreted bacterial effector proteins are typically viewed as modulators of host activity, entering the host cytosol to physically interact with and modify the activity of one or more host proteins in support of infection. A growing body of evidence suggests that a subset of effectors primarily function to modify the activities of other effectors inside the host. These “effectors of effectors” or metaeffectors are often identified through experimental serendipity during the study of canonical effector function against the host. We previously performed the first global effector-wide genetic interaction screen for metaeffectors within the arsenal of Legionella pneumophila , an intracellular bacterial pathogen with over 300 effectors. Here, using a high-throughput, scalable methodology, we present the first global interaction network of physical interactions between L. pneumophila effectors. This data set serves as a complementary resource to identify and understand both the scope and nature of non-canonical effector activity within this important human pathogen.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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