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Enregistrement W2121927305 · doi:10.1128/aac.00529-09

High-Throughput Screening Identifies Three Inhibitor Classes of the Telomere Resolvase from the Lyme Disease Spirochete

2009· article· en· W2121927305 sur OpenAlexaff
Georgia Lefas, George Chaconas

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Agents and Chemotherapy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyme diseaseTelomereBiologyVirologyBorrelia burgdorferiComputational biologyGeneticsDNAAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lyme disease, the most common vector-borne zoonosis in North America, is caused by the spirochetal pathogen Borrelia burgdorferi. The telomere resolvase encoded by this organism (ResT) promotes the formation of covalently closed hairpin ends on the linear DNA molecules of B. burgdorferi through a two-step transesterification. ResT is essential for survival and is therefore an attractive target for the development of highly specific antiborrelial drugs. To identify ResT inhibitors, a novel fluorescence-based high-throughput assay was developed and used to screen a library of 27,520 small-molecule drug-like compounds. Six confirmed inhibitors of ResT, with 50% inhibitory concentrations between 2 and 10 muM, were identified. The inhibitors were characterized further and were grouped into three distinct classes based on their inhibitory features. The high-throughput screening assay developed in this paper, along with the six inhibitory compounds identified, provides a starting point for the future development of novel antiborrelial drugs as well as small-molecule inhibitors that will be helpful for the further dissection of the reaction mechanism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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