Using weakly conserved motifs hidden in secretion signals to identify type-III effectors from bacterial pathogen genomes.
Using weakly conserved motifs hidden in secretion signals to identify type-III effectors from bacterial pathogen genomes.
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利用隐藏在分泌信号中的弱保守基序识别细菌病原体基因组中的 III 型效应子
DOI：
10.1371/journal.pone.0056632
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Zhang Z
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dong X;Zhang YJ;Zhang Z
作为革兰氏阴性病原菌中最重要的毒力因子类型之一，III型效应子（TTE）通过直接影响宿主细胞内的免疫信号通路，在病原体与宿主的相互作用中发挥着至关重要的作用。基于 III 型分泌信号可能由一些弱保守序列基序组成的假设，我们使用基于谱的氨基酸对信息来开发准确的 TTE 预测器。对于TTE或非TTE，我们首先使用基于隐马尔可夫模型的序列搜索方法（即HHblits）来检测其弱同源序列，并从N端序列中提取基于谱的k间隔氨基酸对组成（HH-CKSAAP）。下一步，使用特征向量 HH-CKSAAP 来训练线性支持向量机模型，我们将其命名为 BEAN（细菌效应器分析器）。我们通过一个独立的测试集将我们的方法与四个现有的 TTE 预测器进行比较，我们的方法显示出改进的性能。此外，我们根据已建立的分类模型中的权重列出了最具预测性的氨基酸对。进化分析表明，预测氨基酸对往往更加保守。一些预测氨基酸对还显示 TTE 和非 TTE 之间显着不同的位置分布。这些分析证实，一些弱保守的序列基序可能在 III 型分泌信号中发挥重要作用。最后，我们还使用BEAN扫描了一种植物病原体基因组，并表明BEAN可用于全基因组TTE鉴定。 BEAN 的网络服务器和独立版本可在 http:// Protein.cau.edu.cn:8080/bean/ 获取。
As one of the most important virulence factor types in gram-negative pathogenic bacteria, type-III effectors (TTEs) play a crucial role in pathogen-host interactions by directly influencing immune signaling pathways within host cells. Based on the hypothesis that type-III secretion signals may be comprised of some weakly conserved sequence motifs, here we used profile-based amino acid pair information to develop an accurate TTE predictor. For a TTE or non-TTE, we first used a hidden Markov model-based sequence searching method (i.e., HHblits) to detect its weakly homologous sequences and extracted the profile-based k-spaced amino acid pair composition (HH-CKSAAP) from the N-terminal sequences. In the next step, the feature vector HH-CKSAAP was used to train a linear support vector machine model, which we designate as BEAN (Bacterial Effector ANalyzer). We compared our method with four existing TTE predictors through an independent test set, and our method revealed improved performance. Furthermore, we listed the most predictive amino acid pairs according to their weights in the established classification model. Evolutionary analysis shows that predictive amino acid pairs tend to be more conserved. Some predictive amino acid pairs also show significantly different position distributions between TTEs and non-TTEs. These analyses confirmed that some weakly conserved sequence motifs may play important roles in type-III secretion signals. Finally, we also used BEAN to scan one plant pathogen genome and showed that BEAN can be used for genome-wide TTE identification. The webserver and stand-alone version of BEAN are available at http://protein.cau.edu.cn:8080/bean/.
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