Selective targeting of indel‐inferred differences in spatial structures of highly homologous proteins
Notice bibliographique
Résumé
Recent findings have shown that the protein elongation factor-1alpha (EF-1alpha) from the eukaryotic pathogen Leishmania donovani possesses virulence properties. This was unexpected, since it has greater than 80% sequence identity with its human homologue. Given that EF-1alpha is essential for cell survival, in principle, it can be considered an attractive drug target. However, the challenge is to be able to selectively target the protein so as not to affect function of the human homologue. While a limited number of discrete differences were scattered throughout the sequence, most of the difference between these 2 homologues could be attributed to a 12-amino acid insert present in human EF-1alpha and absent from the leishmania sequence. In the present study, we modeled the spatial differences in structures of human and L. donovani EF-1alpha's inferred by this insertion-deletion (or "indel"). The protein models were used to develop antibodies directed specifically toward the deletion region of the pathogen protein. The strategy described allowed successful selective targeting of this putative leishmania virulence factor while avoiding recognition of the highly similar human EF-1alpha homologue. These findings may establish a new strategy for the development of antagonists directed against certain pathogenic targets having close human homologues.
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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 ».