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Enregistrement W7132861500

Characterizing a Novel Phage Tail-Like Bacteriocin in Salmonella and Escherichia

2024· dissertation· W7132861500 sur OpenAlexaff
Cayla Morgan Burk

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensAmgen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscherichia coliBacteriophageSalmonellaBacteriocinContext (archaeology)Salmonella entericaLocus (genetics)Pathogenicity island
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteriophage tail-like bacteriocins, or tailocins, are phage tail-like particles that facilitate interbacterial competition. They are evolutionarily and structurally related to phage tails, and have evolved numerous times from different phages throughout several bacterial classes. In this work, I present a comprehensive analysis of a novel tailocin cluster that we identified in Salmonella and Escherichia. I demonstrate that this tailocin cluster is conserved throughout several S. enterica subspecies, and that it is conserved at the same locus in the closely related genus Escherichia. I define the essential components of this tailocin, describe several features that are novel in the context of tailocin biology, and demonstrate that this tailocin can be classified into groups on the basis of its receptor binding proteins. I then focus on tailocin regulation in Salmonella, showing that this tailocin is DNA damage-inducible and characterizing expression from several tailocin promoters. I identify the tailocin transcriptional regulator, and I illustrate that overexpression of this regulator can be used to specifically induce tailocin production for downstream characterization. This work expands upon a previously unappreciated aspect of Salmonella and Escherichia biology, and lays the groundwork for further tailocin characterization in these genera.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · 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'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
Publié2024
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