Determining the mode of action of anti-mycobacterial C17 diyne natural products using expression profiling: evidence for fatty acid biosynthesis inhibition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The treatment of microbial infections is becoming increasingly challenging because of limited therapeutic options and the growing number of pathogenic strains that are resistant to current antibiotics. There is an urgent need to identify molecules with novel modes of action to facilitate the development of new and more effective therapeutic agents. The anti-mycobacterial activity of the C17 diyne natural products falcarinol and panaxydol has been described previously; however, their mode of action remains largely undetermined in microbes. Gene expression profiling was therefore used to determine the transcriptomic response of Mycobacterium smegmatis upon treatment with falcarinol and panaxydol to better characterize the mode of action of these C17 diynes. RESULTS: Our analyses identified 704 and 907 transcripts that were differentially expressed in M. smegmatis after treatment with falcarinol and panaxydol respectively. Principal component analysis suggested that the C17 diynes exhibit a mode of action that is distinct to commonly used antimycobacterial drugs. Functional enrichment analysis and pathway enrichment analysis revealed that cell processes such as ectoine biosynthesis and cyclopropane-fatty-acyl-phospholipid synthesis were responsive to falcarinol and panaxydol treatment at the transcriptome level in M. smegmatis. The modes of action of the two C17 diynes were also predicted through Prediction of Activity Spectra of Substances (PASS). Based upon convergence of these three independent analyses, we hypothesize that the C17 diynes inhibit fatty acid biosynthesis, specifically phospholipid synthesis, in mycobacteria. CONCLUSION: Based on transcriptomic responses, it is suggested that the C17 diynes act differently than other anti-mycobacterial compounds in M. smegmatis, and do so by inhibiting phospholipid biosynthesis.
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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.
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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 ».