How To Make a Glycopeptide: A Synthetic Biology Approach To Expand Antibiotic Chemical Diversity
Notice bibliographique
Résumé
Modification of natural product backbones is a proven strategy for the development of clinically useful antibiotics. Such modifications have traditionally been achieved through medicinal chemistry strategies or via in vitro enzymatic activities. In an orthogonal approach, engineering of biosynthetic pathways using synthetic biology techniques can generate chemical diversity. Here we report the use of a minimal teicoplanin class glycopeptide antibiotic (GPA) scaffold expressed in a production-optimized Streptomyces coelicolor strain to expand GPA chemical diversity. Thirteen scaffold-modifying enzymes from 7 GPA biosynthetic gene clusters in different combinations were introduced into S. coelicolor, enabling us to explore the criteria for in-cell GPA modification. These include identifying specific isozymes that tolerate the unnatural GPA scaffold and modifications that prevent or allow further elaboration by other enzymes. Overall, 15 molecules were detected, 9 of which have not been reported previously. Some of these compounds showed activity against GPA-resistant bacteria. This system allows us to observe the complex interplay between substrates and both non-native and native tailoring enzymes in a cell-based system and establishes rules for GPA synthetic biology and subsequent expansion of GPA chemical diversity.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».