MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7034464826

Towards the Characterization of Putative Degradation Targets of Klebsiella pneumoniae Lon Protease by Quantitative Proteomics and in vitro Degradation Assays

2023· dissertation· en· W7034464826 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainability and Innovation in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKlebsiella pneumoniaeProteomicsQuantitative proteomicsSerine proteaseProteaseIn vitroVirulenceBacteriaProteases
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Klebsiella pneumoniae is an opportunistic bacterial pathogen, possessing numerous virulence factors to adapt to harsh host environments. Lon is an ATP-dependent serine protease in K. pneumoniae and was recently discovered to have a potential role in iron homeostasis. To identify potential targets of Lon impacting iron-homeostasis, this study used quantitative proteomics to identify proteins with significantly increased or decreased abundance binding to Nickel-Nitriloacetic acid agarose in the presence or absence of hexahistidine-tagged Lon. Candidate target proteins were purified and tested against Lon in vitro for degradation. Our results identified further links between Lon and iron-related proteins, while also uncovering a strong connection between Lon and sulfur metabolism/amino acid synthesis proteins in the Cys family. Overall, this work begins to test the potential interactions between Lon and proteins involved in iron homeostasis and uncovers a potential new role for Lon in sulfur homeostasis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Atrium (University of Guelph)Même sujetSustainability and Innovation in BusinessTravaux en français237 207