Identification and Characterization of Novel Compounds Blocking Shiga Toxin Expression in Escherichia coli O157:H7
Notice bibliographique
Résumé
Infections caused by Shiga toxin-producing E. coli strains constitute a health problem, as they are problematic to treat. Shiga toxin (Stx) production is a key virulence factor associated with the pathogenicity of enterohaemorrhagic E. coli (EHEC) and can result in the development of haemolytic uremic syndrome in infected patients. The genes encoding Stx are located on temperate lysogenic phages integrated into the bacterial chromosome and expression of the toxin is generally coupled to phage induction through the SOS response. We aimed to find new compounds capable of blocking expression of Stx type 2 (Stx2) as this subtype of Stx is more strongly associated with human disease. High-throughput screening of a small-molecule library identified a lead compound that reduced Stx2 expression in a dose-dependent manner. We show that the optimised compound interferes with the SOS response by directly affecting the activity and oligomerisation of RecA, thus limiting phage activation and Stx2 expression. Our work suggests that RecA is highly susceptible to inhibition and that targeting this protein is a viable approach to limiting production of Stx2 by EHEC. This type of approach has the potential to limit production and transfer of other phage induced and transduced determinants.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».