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Enregistrement W2290513946 · doi:10.1021/acschembio.5b01070

Structural Analysis of the Tobramycin and Gentamicin Clinical Resistome Reveals Limitations for Next-generation Aminoglycoside Design

2016· article· en· W2290513946 sur OpenAlexafffund
Angelia V. Bassenden, Dmitry A. Rodionov, Kun Shi, Albert M. Berghuis

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Molecular Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityCanada Research Chairs
Mots-clésTobramycinAminoglycosideResistomeGentamicinAntibioticsMicrobiologyBiologyAntibiotic resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Widespread use and misuse of antibiotics has allowed for the selection of resistant bacteria capable of avoiding the effects of antibiotics. The primary mechanism for resistance to aminoglycosides, a broad-spectrum class of antibiotics, is through covalent enzymatic modification of the drug, waning their bactericidal effect. Tobramycin and gentamicin are two medically important aminoglycosides targeted by several different resistance factors, including aminoglycoside 2″-nucleotidyltransferase [ANT(2″)], the primary cause of aminoglycoside resistance in North America. We describe here two crystal structures of ANT(2″), each in complex with AMPCPP, Mn(2+), and either tobramycin or gentamicin. Together these structures outline ANT(2″)'s specificity for clinically used substrates. Importantly, these structures complete our structural knowledge for the set of enzymes that most frequently confer clinically observed resistance to tobramycin and gentamicin. Comparison of tobramycin and gentamicin binding to enzymes in this resistome, as well as to the intended target, the bacterial ribosome, reveals surprising diversity in observed drug-target interactions. Analysis of the diverse binding modes informs that there are limited opportunities for developing aminoglycoside analogs capable of evading resistance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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