Characterization of tetracycline modifying enzymes using a sensitive in vivo reporter system
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing our understanding of antibiotic resistance mechanisms is critical. To enable progress in this area, methods to rapidly identify and characterize antibiotic resistance conferring enzymes are required. RESULTS: We have constructed a sensitive reporter system in Escherichia coli that can be used to detect and characterize the activity of enzymes that act upon the antibiotic, tetracycline and its derivatives. In this system, expression of the lux operon is regulated by the tetracycline repressor, TetR, which is expressed from the same plasmid under the control of an arabinose-inducible promoter. Addition of very low concentrations of tetracycline derivatives, well below growth inhibitory concentrations, resulted in luminescence production as a result of expression of the lux genes carried by the reporter plasmid. Introduction of another plasmid into this system expressing TetX, a tetracycline-inactivating enzyme, caused a marked loss in luminescence due to enzyme-mediated reduction in the intracellular Tc concentration. Data generated for the TetX enzyme using the reporter system could be effectively fit with the known Km and kcat values, demonstrating the usefulness of this system for quantitative analyses. CONCLUSION: Since members of the TetR family of repressors regulate enzymes and pumps acting upon almost every known antibiotic and a wide range of other small molecules, reporter systems with the same design as presented here, but employing heterologous TetR-related proteins, could be developed to measure enzymatic activities against a wide range of antibiotics and other compounds. Thus, the assay described here has far-reaching applicability and could be adapted for high-throughput applications.
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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 | 0,000 | 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 découle