Parallel Genome‐Wide CRISPR Screens Reveal SORL1 and ZFYVE19 as Sequential Host Determinants of <i>Salmonella</i> Infection
Notice bibliographique
Résumé
Salmonella enterica, a major cause of gastroenteritis and typhoid fever, hijacks host machinery to invade cells, and replicate within a specialized niche. While some host factors are known, a comprehensive, temporally-resolved understanding of the host-pathogen interface has been hindered by a lack of suitable genome-wide methodologies. To address this, a parallel CRISPR screening platform is developed to identify host determinants for distinct infection stages. An invasion screen captured factors for bacterial entry, while a fitness screen identified factors governing long-term survival. The screens reveal a temporal switch in host dependency, from endosomal trafficking in early infection to cell cycle and DNA damage response pathways governing host cell fitness in long-term infection. Notably, the approach uncovers two novel host factors with stage-specific roles, SORL1 as a mediator of bacterial invasion and ZFYVE19 as a factor supporting intracellular proliferation. Genetic disruption of SORL1 or ZFYVE19 validate these roles, leading to impaired invasion or replication, respectively. Importantly, antibody-mediated blockade of SORL1 effectively prevented Salmonella entry, highlighting it as a novel host-directed therapeutic target. Together, the screening strategy provides a powerful framework for the temporal dissection of host-pathogen interactions, revealing novel biology and promising therapeutic targets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».