Mapping <i>C. difficile</i> TcdB interactions with host cell-surface and intracellular factors using proximity-dependent biotinylation labeling
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Many bacterial toxins exert their cytotoxic effects by enzymatically inactivating one or more cytosolic targets in host cells. To reach their intracellular targets, these toxins possess functional domains or subdomains that interact with and exploit various host factors and biological processes. Despite great progress in identifying many of the key host factors involved in the uptake of toxins, significant knowledge gaps remain as to how partially characterized and newly discovered microbial toxins exploit host factors or processes to intoxicate target cells. Proximity-dependent biotinylation (e.g., BioID) is a powerful method to identify nearby host factors in living cells, offering the potential to identify host targets of microbial toxins. Here, we used BioID to interrogate proximal interactors of the multi-domain Clostridioides difficile TcdB toxin. Expressed fusions of TurboID to different fragments of TcdB identified several high-confidence proteins in the cytosol, including members of the Rho GTPase signaling network and the actin cytoskeletal network. Additionally, we developed an extracellular proximity labeling method using recombinant TurboID-toxin chimeras, which uncovered a limited number of cell-surface targets including LRP1, which was previously identified as a cell-surface receptor of TcdB. Our work reveals surface receptors and intracellular components exploited by bacterial toxins, highlighting key vulnerabilities in host cells. IMPORTANCE Bacterial toxins are the causative agents of many human diseases. Further characterizing the intoxication mechanisms of these proteins is important for the development of vaccines and treatments for toxin-mediated disease. Proximity-dependent biotinylation approaches offer an orthogonal approach to complement genetic screens. Here, we evaluate the potential of this method to identify host-toxin interactions on the cell surface and in the cytosol, where the toxin modifies essential host targets. Critically, we have highlighted several limitations of this method as applied to protein toxins, which are important for researchers to weigh when considering this technique for exotoxin studies.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».