Harnessing the power of transposon mutagenesis for antibacterial target identification and evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Determining the mechanism of action of bacterial growth inhibitors can be a formidable challenge in the progression of small molecules into antibacterial therapies. To help address this bottleneck, we have developed a robust transposon mutagenesis system using a suite of outward facing promoters in order to generate a comprehensive range of expression genotypes in Staphylococcus aureus from which to select defined compound-resistant transposon insertion mutants. Resistance stemming from either gene or operon over/under-expression, in addition to deletion, provides insight into multiple factors that contribute to a compound's observed activity, including means of cell envelope penetration and susceptibility to efflux. By profiling the entire resistome, the suitability of an antibacterial target itself is also evaluated, sometimes with unanticipated results. We herein show that for the staphylococcal signal peptidase (SpsB) inhibitors, modulating expression of lipoteichoic acid synthase (LtaS) confers up to a 100-fold increase in the minimal inhibitory concentration. As similarly efficient transposition systems are or will become established in other bacteria and cell types, we discuss the utility, limitations and future promise of Tnp mutagenesis for determining both a compound's mechanism of action and in the evaluation of novel targets.
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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 | 0,000 | 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 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 ».