MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2558524714 · doi:10.1038/ja.2016.138

Bacterial proteases, untapped antimicrobial drug targets

2016· review· en· W2558524714 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Culp, Gerard D. Wright

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Antibiotics · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProteasesProteaseAntimicrobialSecretionVirulenceBiologyAntibioticsAntimicrobial peptidesMicrobiologyEnzymeBiochemistryDrug developmentDrug discoveryChemistryDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacterial proteases are an extensive collection of enzymes that have vital roles in cell viability, stress response and pathogenicity. Although their perturbation clearly offers the potential for antimicrobial drug development, both as traditional antibiotics and anti-virulence drugs, they are not yet the target of any clinically used therapeutics. Here we describe the potential for and recent progress in the development of compounds targeting bacterial proteases with a focus on AAA+ family proteolytic complexes and signal peptidases (SPs). Caseinolytic protease (ClpP) belongs to the AAA+ family of proteases, a group of multimeric barrel-shaped complexes whose activity is tightly regulated by associated AAA+ ATPases. The opportunity for chemical perturbation of these complexes is demonstrated by compounds targeting ClpP for inhibition, activation or perturbation of its associated ATPase. Meanwhile, SPs are also a proven antibiotic target. Responsible for the cleavage of targeting peptides during protein secretion, both type I and type II SPs have been successfully targeted by chemical inhibitors. As the threat of pan-antibiotic resistance continues to grow, these and other bacterial proteases offer an arsenal of novel antibiotic targets ripe for development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations246
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of AntibioticsMême sujetEnzyme Production and CharacterizationTravaux en français237 207