Membrane Proteases and Aminoglycoside Antibiotic Resistance
Notice bibliographique
Résumé
We present genetic studies that help define the functional network underlying intrinsic aminoglycoside resistance in Pseudomonas aeruginosa. Our analysis shows that proteolysis, particularly that controlled by the membrane protease FtsH, is a major determinant of resistance. First, we examined the consequences of inactivating genes controlled by AmgRS, a two-component regulator required for intrinsic tobramycin resistance. Three of the gene products account for resistance: a modulator of FtsH protease (YccA), a membrane protease (HtpX), and a membrane protein of unknown function (PA5528). Second, we screened mutations inactivating 66 predicted proteases and related functions. Insertions inactivating two FtsH protease accessory factors (HflK and HflC) and a cytoplasmic protease (HslUV) increased tobramycin sensitivity. Finally, we generated an ftsH deletion mutation. The mutation dramatically increased aminoglycoside sensitivity. Many of the functions whose inactivation increased sensitivity appeared to act independently, since multiple mutations led to additive or synergistic effects. Up to 500-fold increases in tobramycin sensitivity were observed. Most of the mutations also were highly pleiotropic, increasing sensitivity to a membrane protein hybrid, several classes of antibiotics, alkaline pH, NaCl, and other compounds. We propose that the network of proteases provides robust protection from aminoglycosides and other substances through the elimination of membrane-disruptive mistranslation products.
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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 ».