Exploring Metalloproteome Remodeling in Calprotectin-Stressed <i>Acinetobacter baumannii</i> Using Chemoproteomics
Notice bibliographique
Résumé
The growth of bacterial pathogens is limited by nutritional immunity, where the infected host deploys transition metal scavenging proteins including calprotectin (CP) to starve the bacterium of essential transition metals. Prior work reveals that CP induces a significant Zn- and Fe-starvation response in the Gram-negative opportunistic pathogen Acinetobacter baumannii in liquid culture. Here, we employ a quantitative chemoproteomics platform to pinpoint changes in abundance-corrected cysteine reactivity─and by extension cellular metal occupancy in metalloenzymes─that occur when A. baumannii is challenged with physiological CP in liquid culture relative to an untreated WT control. Changes in protein abundance with CP stress reveal a pronounced Zn-limitation and Fe-starvation response and reciprocal regulation of three enzymes of central carbon metabolism, including aconitase. A majority of the 2645 quantifiable Cys-containing peptides that show an increase in abundance-corrected Cys reactivity (150) are derived from known Zn-, Fe-, and Fe–S-cluster proteins, revealing a significant decrease in metal occupancy (undermetalation) across the proteome. Myriad cell processes are impacted by undermetalation, including enzymes that function in the TCA cycle and respiration, GTP metabolism, ribosome remodeling, tRNA charging, and proteostasis. In an effort to identify an undemetalated client enzyme for the candidate GTPase-powered metallochaperone ZigA, we performed this chemoproteomics experiment in a CP-stressed Δ zigA strain relative the CP-stressed wild-type strain. These findings reveal that the loss of ZigA is effectively silent in this assay. We conclude that CP induces a widespread, negative impact on the metalation status of the metalloproteome that results in a significant nutrient limitation response.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».