Functional Annotation of Putative Aminoglycoside Antibiotic Modifying Proteins in Mycobacterium tuberculosis H37Rv.
Notice bibliographique
Résumé
The growing availability of sequences of bacterial genomes has revealed a number of open reading frames predicted by sequence alignment to encode antibiotic resistance proteins. The presence of these putative resistance genes within bacterial genomes raises important questions regarding potential reservoirs of resistance elements and their evolution. Here we examine four gene products encoding predicted aminoglycoside-aminocyclitol antibiotic modifying enzymes, two phosphotransferases and two acetyltransferases, derived from analysis of the genome sequence of Mycobacterium tuberculosis strain H37Rv with the goal of assigning biochemical function by purification of each protein and characterization of their ability to modify aminoglycoside antibiotics. Only one of these enzymes, the previously characterized aminoglycoside acetyltransferase AAC(2')-Ic, displayed compelling aminoglycoside modifying activity. While the putative phosphotransferase encoded by the Rv3225c gene did display low levels of aminoglycoside kinase activity, the predicted kinase encoded by the Rv3817 gene lacked any such activity. A potential aminoglycoside 6'-acetyltransferase, encoded by the Rv1347c gene, did not show antibiotic acylation activity but did demonstrate selective thioesterase activity with numerous acyl-CoAs. This activity, together with the genomic environment of the Rv1347c gene in a likely polyketide synthesis cluster, suggests a role for this protein in secondary metabolism and not in antibiotic modification. It was thus shown that only one of four putative aminoglycosides modifying enzymes derived from the whole genome sequencing of M. tuberculosis H37Rv showed sufficient predicted enzyme activity to be annotated as an aminoglycoside resistance element. This study demonstrates the necessity of biochemical annotation methods as a follow up to in silico sequence alignment-based methods of assigning gene product function.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».