Pilot-Scale Compound Screening against RNA Editing Identifies Trypanocidal Agents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most mitochondrial messenger RNAs in trypanosomatid pathogens undergo a unique type of posttranscriptional modification involving insertion and/or deletion of uridylates. This process, RNA editing, is catalyzed by a multiprotein complex (~1.6 MDa), the editosome. Knockdown of core editosome proteins compromises mitochondrial function and, ultimately, parasite viability. Hence, because the editosome is restricted to trypanosomatids, it serves as a unique drug target in these pathogens. Currently, there is a lack of editosome inhibitors for antitrypanosomatid drug development or that could serve as unique tools for perturbing and characterizing editosome interactions or RNA editing reaction stages. Here, we screened a library of pharmacologically active compounds (LOPAC1280) using high-throughput screening to identify RNA editing inhibitors. We report that aurintricarboxylic acid, mitoxantrone, PPNDS, and NF449 are potent inhibitors of deletion RNA editing (IC50 range, 1-5 µM). However, none of these compounds could specifically inhibit the catalytic steps of RNA editing. Mitoxantrone blocked editing by inducing RNA-protein aggregates, whereas the other three compounds interfered with editosome-RNA interactions to varying extents. Furthermore, NF449, a suramin analogue, was effective at killing Trypanosoma brucei in vitro. Thus, new tools for editosome characterization and downstream RNA editing inhibitor have been identified.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle