Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
LC
Lars Christoffersen
Author with expertise in Microarray Data Analysis and Gene Expression Profiling
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(67% Open Access)
Cited by:
417
h-index:
5
/
i10-index:
5
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Rapid necrotic killing of polymorphonuclear leukocytes is caused by quorum-sensing-controlled production of rhamnolipid by Pseudomonas aeruginosa

Peter Jensen et al.Apr 26, 2007
Quorum sensing (QS) denotes a density-dependent mode of inter-bacterial communication based on signal transmitter molecules. Active QS is present during chronic infections with the opportunistic pathogen Pseudomonas aeruginosa in immunocompromised patients. The authors have previously demonstrated a QS-regulated tolerance of biofilm bacteria to the antimicrobial properties of polymorphonuclear leukocytes (PMNs). The precise QS-regulated effect on the PMNs is, however, unknown. Incubation of human PMNs with supernatants from dense P. aeruginosa cultures showed that the QS-competent P. aeruginosa induced rapid necrosis of the PMNs. This mechanism was also observed in mouse lungs infected with P. aeruginosa, and in sputum obtained from P.-aeruginosa-infected patients with cystic fibrosis. Evidence is presented that the necrotic effect was caused by rhamnolipids, production of which is QS controlled. The results demonstrate the potential of the QS system to facilitate infections with P. aeruginosa by disabling the PMNs, which are a major first line of defence of the host. Furthermore, the study emphasizes the inhibition of QS as a target for the treatment of infections with P. aeruginosa.
0
Citation395
0
Save
0

Enhancing coevolution-based contact prediction by imposing structural self-consistency of the contacts

Maher Kassem et al.Mar 8, 2018
Based on the development of new algorithms and growth of sequence databases, it has recently become possible to build robust and informative higher-order statistical sequence models based on large sets of aligned protein sequences. By disentangling direct and indirect effects, such models have proven useful to assess phenotypic landscapes, determine protein-protein interaction sites, and in de novo structure prediction. In the context of structure prediction, the sequence models are used to find pairs of residues that co-vary during evolution, and hence are likely to be in spatial proximity in the functional native protein. The accuracy of these algorithms, however, drop dramatically when the number of sequences in the alignment is small, and thus the highest ranking pairs may include a substantial number of false positive predictions. We have developed a method that we termed CE-YAPP (CoEvolution-YAPP), that is based on YAPP (Yet Another Peak Processor), which has been shown to solve a similar problem in NMR spectroscopy. By simultaneously performing structure prediction and contact assignment, CE-YAPP uses structural self-consistency as a filter to remove false positive contacts. At the same time CE-YAPP solves another problem, namely how many contacts to choose from the ordered list of covarying amino acid pairs. Our results show that CE-YAPP consistently and substantially improves contact prediction from multiple sequence alignments, in particular for proteins that are difficult targets. We further show that CE-YAPP can be integrated with many different contact prediction methods, and thus will benefit also from improvements in algorithms for sequence analyses. Finally, we show that the structures determined from CE-YAPP are also in better agreement with those determined using traditional methods in structural biology.