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Enregistrement W4414985606 · doi:10.1128/jb.00359-25

Compositional analysis of bacterial peptidoglycan: insights from peptidoglycomics into structure and function

2025· review· en· W4414985606 sur OpenAlexafffund
Erin M. Anderson, Dyanne Brewer, Matthew T. Sorbara, Cezar M. Khursigara

Notice bibliographique

RevueJournal of Bacteriology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)University of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeptidoglycanFunction (biology)Component (thermodynamics)Cell wallBacterial proteinBacterial cell structureProtein structureStructural integrityCell function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peptidoglycan (PG) is a critical component of bacterial cell walls that stabilizes the cell membrane while performing diverse physiological roles. It consists of a polysaccharide backbone cross-linked by peptide side chains forming a lattice-like sacculus that encases the entire cell. The fundamental structural component known as a muropeptide is well characterized, although modifications to this structure are common and often linked to specific physiological functions. Recent advancements in mass spectrometry and bioinformatics now facilitate a detailed examination of the global composition of this essential biopolymer. We can deepen our understanding of its dynamic roles by employing peptidoglycomics to analyze how PG composition changes in response to physiological or environmental stimuli. This minireview will discuss the key physiological functions of peptidoglycan, introduce the peptidoglycomic approach, and highlight research where an omics-based perspective could significantly benefit future studies. By enabling a comprehensive, sensitive, and non-biased detection of PG modifications, peptidoglycomics provides a powerful lens to uncover novel structural variants and functional insights that were previously inaccessible using classical methodologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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