Domain−Domain Interactions in the Aminoglycoside Antibiotic Resistance Enzyme AAC(6‘)-APH(2‘ ‘)
Notice bibliographique
Résumé
The most common determinant of aminoglycoside antibiotic resistance in Gram positive bacterial pathogens, such as Staphylococcus aureus, is a modifying enzyme, AAC(6')-APH(2' '), capable of acetylating and phosphorylating a wide range of antibiotics. This enzyme is unique in that it is composed of two separable modification domains, and although a number of studies have been conducted on the acetyltransferase and phosphotransferase activities in isolation, little is known about the role and impact of domain interactions on antibiotic resistance. Kinetic analysis and in vivo assessment of a number of N- and C-terminal truncated proteins have demonstrated that the two domains operate independently and do not accentuate one another's resistance activity. However, the two domains are structurally integrated, and mutational analysis has demonstrated that a predicted connecting alpha-helix is especially critical for maintaining proper structure and function of both activities. AAC(6')-APH(2' ') detoxifies a staggering array of aminoglycosides, where one or both activities make important contributions depending on the antibiotic. Thus, to overcome antibiotic resistance associated with AAC(6')-APH(2' '), aminoglycosides resistant to modification and/or inhibitors against both activities must be employed. Domain-domain interactions in AAC(6')-APH(2' ') offer a unique target for inhibitor strategies, as we show that their disruption simultaneously inhibits both activities >90%.
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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 | 0,000 | 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 ».