Plant-derived antifungal agent poacic acid targets β-1,3-glucan
Notice bibliographique
Résumé
A rise in resistance to current antifungals necessitates strategies to identify alternative sources of effective fungicides. We report the discovery of poacic acid, a potent antifungal compound found in lignocellulosic hydrolysates of grasses. Chemical genomics using Saccharomyces cerevisiae showed that loss of cell wall synthesis and maintenance genes conferred increased sensitivity to poacic acid. Morphological analysis revealed that cells treated with poacic acid behaved similarly to cells treated with other cell wall-targeting drugs and mutants with deletions in genes involved in processes related to cell wall biogenesis. Poacic acid causes rapid cell lysis and is synergistic with caspofungin and fluconazole. The cellular target was identified; poacic acid localized to the cell wall and inhibited β-1,3-glucan synthesis in vivo and in vitro, apparently by directly binding β-1,3-glucan. Through its activity on the glucan layer, poacic acid inhibits growth of the fungi Sclerotinia sclerotiorum and Alternaria solani as well as the oomycete Phytophthora sojae. A single application of poacic acid to leaves infected with the broad-range fungal pathogen S. sclerotiorum substantially reduced lesion development. The discovery of poacic acid as a natural antifungal agent targeting β-1,3-glucan highlights the potential side use of products generated in the processing of renewable biomass toward biofuels as a source of valuable bioactive compounds and further clarifies the nature and mechanism of fermentation inhibitors found in lignocellulosic hydrolysates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».