Identification and characterization of bacterial repeat-in-toxin adhesins using long-read genome analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gram-negative bacteria attach to host surfaces using ligand-binding domains (LBDs) at the distal tips of fibrillar RTX adhesins. Blocking the initial binding interaction(s) can potentially prevent colonization and subsequent biofilm formation and infection. To this end, adhesins must be identified, and it is also essential to determine the dominant adhesin type for those species that have more than one. RTX adhesins are frequently the largest proteins within each species (ranging from 1500 to 15,000 aa) and are often misannotated as incomplete/pseudogene products because their highly repetitive nature confounds genome assemblies from short-read technologies. Our bioinformatic process collates predicted proteins from long-read assemblies, which are then clustered based on the similarity of their C-terminal regions where the LBDs are typically located. RTX adhesins are identified by their length and domain structure and are modelled using AlphaFold3. An exhaustive search of multiple strains from seven species revealed a total of 35 different RTX adhesins that map to 16 different loci, with differing arrangements of LBDs that include putative carbohydrate-binding modules and von Willebrand Factor A-like domains. Notably, similar adhesins are sometimes found in multiple species, either by descent or through DNA uptake, and three species have an RTX adhesin of uncertain function because it lacks an obvious LBD. Importance Many bacteria initiate infection by reaching out with large, complex proteins called adhesins to attach themselves to a host cell. The DNA sequences of adhesins are difficult to read, due to their length and repetitiveness. This study leverages recent technological advances like “long-read sequencing” and structural modelling to identify and characterize the adhesins in seven species of harmful bacteria: Acinetobacter baumannii , Aeromonas hydrophila , Aeromonas salmonicida , Bordetella parapertussis , Legionella pneumophila , Vibrio parahaemolyticus , and Vibrio vulnificus . We identified thirty-five unique versions of adhesins and demonstrated their mix-and-match architecture. This research provides a foundation for strategies to block bacteria from binding surfaces, offering a vital alternative treatment as antibiotic resistance continues to rise.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».