Determination of the orientation of NleA at the Golgi membrane by antibody accessibility
Bibliographic record
Abstract
Les Escherichia coli entéropathogéniques (EPEC) et les Escherichia coli entérohémorrhagiques (EHEC) utilisent un système de sécrétion de type III afin d'injecter des protéines effectrices directement dans le cytoplasme des cellules hôtes infectées. NleA (non-LEE encoded effector A) est une protéine effectrice essentielle à la virulence qui, une fois injectée dans la cellule hôte, est localisée à l'appareil de Golgi. NleA s'associe fortement aux membranes des cellules infectées de façon similaire aux protéines intégrales de membrane; la bioinformatique prédit qu'il existe deux domaines transmembranaires putatifs chez NleA. Dans cette étude, nous avons utilisé la microscopie à fluorescence ainsi que des techniques de perméabilisation sélective et spécifique pour la membrane plasmique des cellules hôtes infectées par les EPEC afin de déterminer l'accessibilité des différents domaines de NleA à des antisérums spécifiques. Tous les domaines de NleA examinés ont été localisés du côté cytoplasmique, suggérant que NleA interagit avec l'appareil de Golgi de manière similaire à une protéine de membrane périphérique. Ces résultats démontrent la nécessité d'étudier plus en détails l'association de NleA avec la membrane de l'appareil de Golgi de la cellule hôte.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".