Yeast as a tool for characterizing mono-ADP-ribosyltransferase toxins
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of bacterial antibiotic resistance poses a significant challenge in the pursuit of novel therapeutics, making new strategies for drug discovery imperative. We have developed a yeast growth-defect phenotypic screen to help solve this current dilemma. This approach facilitates the identification and characterization of a new diphtheria toxin (DT) group, ADP-ribosyltransferase toxins from pathogenic bacteria. In addition, this assay utilizes Saccharomyces cerevisiae, a reliable model for bacterial toxin expression, to streamline the identification and characterization of new inhibitors against this group of bacterial toxins that may be useful for antimicrobial therapies. We show that a mutant of the elongation factor 2 target protein in yeast, G701R, confers resistance to all DT group toxins and recovers the growth-defect phenotype in yeast. We also demonstrate the ability of a potent small-molecule toxin inhibitor, 1,8-naphthalimide (NAP), to alleviate the growth defect caused by toxin expression in yeast. Moreover, we determined the crystal structure of the NAP inhibitor-toxin complex at near-atomic resolution to provide insight into the inhibitory mechanism. Finally, the NAP inhibitor shows therapeutic protective effects against toxin invasion of mammalian cells, including human lung cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».