Disruption of fungal cell wall by antifungal<i>Echinacea</i>extracts
Notice bibliographique
Résumé
In addition to widespread use in reducing the symptoms of colds and flu, Echinacea is traditionally employed to treat fungal and bacterial infections. However, to date the mechanism of antimicrobial activity of Echinacea extracts remains unclear. We utilized a set of ∼4,600 viable gene deletion mutants of Saccharomyces cerevisiae to identify mutations that increase sensitivity to Echinacea. Thus, a set of chemical-genetic profiles for 16 different Echinacea treatments was generated, from which a consensus set of 23 Echinacea-sensitive mutants was identified. Of the 23 mutants, only 16 have a reported function. Ten of these 16 are involved in cell wall integrity/structure suggesting that a target for Echinacea is the fungal cell wall. Follow-up analyses revealed an increase in sonication-associated cell death in the yeasts S. cerevisiae and Cryptococcus neoformans after Echinacea extract treatments. Furthermore, fluorescence microscopy showed that Echinacea-treated S. cerevisiae was significantly more prone to cell wall damage than non-treated cells. This study further demonstrates the potential of gene deletion arrays to understand natural product antifungal mode of action and provides compelling evidence that the fungal cell wall is a target of Echinacea extracts and may thus explain the utility of this phytomedicine in treating mycoses.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».