Notice bibliographique
Résumé
<h3>Abstract</h3> Deep mutational scanning is a powerful approach to investigate a wide variety of research questions including protein function and stability. We performed deep mutational scanning on three essential <i>E. coli</i> proteins (FabZ, LpxC and MurA) involved in cell envelope synthesis using high-throughput CRISPR genome editing. This allowed us to study the effect of the introduced mutations in their original genomic context. Using the more than 17,000 variants of FabZ, LpxC and MurA from the saturation editing libraries constructed here, we have interrogated protein function and the importance of individual amino acids in supporting viability. Additionally, we have exploited these libraries to study resistance development against antimicrobial compounds that target the selected proteins. Our results show that, among the three proteins studied, MurA is the superior antimicrobial target due to its low mutational flexibility which decreases the chance of acquiring resistance-conferring mutations that simultaneously preserve MurA function. Additionally, we were able to rank anti-LpxC lead compounds for further development guided by the number of resistance-conferring mutations against each compound. Our results show that deep mutational scanning studies can be used to guide drug development, which we hope will contribute towards the development of urgently needed novel antimicrobial therapies.
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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 | 0,000 | 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 ».