Drug Efflux by a Small Multidrug Resistance Protein Is Inhibited by a Transmembrane Peptide
Notice bibliographique
Résumé
Drug-resistant bacteria use several families of membrane-embedded transporters to remove antibiotics from the cell. One such family is the small multidrug resistance proteins (SMRs) that, because of their relatively small size (ca. 110 residues with four transmembrane [TM] helices), must form (at least) dimers to efflux drugs. Here, we use a Lys-tagged synthetic peptide with exactly the same sequence as TM4 of the full-length SMR Hsmr from Halobacterium salinarum [TM4 sequence: AcA(Sar)(3)-VAGVVGLALIVAGVVVLNVAS-KKK (Sar = N-methylglycine)] to compete with and disrupt the native TM4-TM4 interactions believed to constitute the locus of Hsmr dimerization. Using a cellular efflux assay of the fluorescent SMR substrate ethidium bromide, we determined that bacterial cells containing Hsmr are able to remove cellular ethidium via first-order exponential decay with a rate constant (k) of 10.1 × 10(-3) ± 0.7 × 10(-3) s(-1). Upon treatment of the cells with the TM4 peptide, we observed a saturable ~60% decrease in the efflux rate constant to 3.7 × 10(-3) ± 0.2 × 10(-3) s(-1). In corresponding experiments with control peptides, including scrambled sequences and a sequence with d-chirality, a decrease in ethidium efflux either was not observed or was marginal, likely from nonspecific effects. The designed peptides did not evoke bacterial lysis, indicating that they act via the α-helicity and membrane insertion propensities of the native TM4 helix. Our overall results suggest that this approach could conceivably be used to design hydrophobic peptides for disruption of key TM-TM interactions of membrane proteins and represent a valuable route to the discovery of new therapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».