High-Throughput Screening Identifies Novel Inhibitors of the Acetyltransferase Activity of <i>Escherichia coli</i> GlmU
Notice bibliographique
Résumé
The bifunctional GlmU protein catalyzes the formation of UDP-N-acetylglucosamine in a two-step reaction using the substrates glucosamine-1-phosphate, acetyl coenzyme A, and UTP. This metabolite is a common precursor to the synthesis of bacterial cell surface carbohydrate polymers, such as peptidoglycan, lipopolysaccharide, and wall teichoic acid that are involved in the maintenance of cell shape, permeability, and virulence. The C-terminal acetyltransferase domain of GlmU exhibits structural and mechanistic features unique to bacterial UDP-N-acetylglucosamine synthases, making it an excellent target for antibacterial design. In the work described here, we have developed an absorbance-based assay to screen diverse chemical libraries in high throughput for inhibitors to the acetyltransferase reaction of Escherichia coli GlmU. The primary screen of 50,000 drug-like small molecules identified 63 hits, 37 of which were specific to acetyltransferase activity of GlmU. Secondary screening and mode-of-inhibition studies identified potent inhibitors where compound binding within the acetyltransferase active site was requisite on the presence of glucosamine-1-phosphate and were competitive with the substrate acetyl coenzyme A. These molecules may represent novel chemical scaffolds for future antimicrobial drug discovery. In addition, this work outlines the utility of catalytic variants in targeting specific activities of bifunctional enzymes in high-throughput screens.
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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 ».