MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2605340136 · doi:10.1371/journal.pntd.0005502

The novel nematicide wact-86 interacts with aldicarb to kill nematodes

2017· article· en· W2605340136 sur OpenAlexafffund
Andrew R. Burns, Rachel Bagg, May Yeo, Genna M. Luciani, Michael R Schertzberg, Andy G. Fraser, Peter J. Roy

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of TorontoUniversity of Minnesota
Mots-clésAldicarbBiologyToxicologyCaenorhabditis elegansNematodePesticidePharmacologyBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parasitic nematodes negatively impact human and animal health worldwide. The market withdrawal of nematicidal agents due to unfavourable toxicities has limited the available treatment options. In principle, co-administering nematicides at lower doses along with molecules that potentiate their activity could mitigate adverse toxicities without compromising efficacy. Here, we screened for new small molecules that interact with aldicarb, which is a highly effective treatment for plant-parasitic nematodes whose toxicity hampers its utility. From our collection of 638 worm-bioactive compounds, we identified 20 molecules that interact positively with aldicarb to either kill or arrest the growth of the model nematode Caenorhabditis elegans. We investigated the mechanism of interaction between aldicarb and one of these novel nematicides called wact-86. We found that the carboxylesterase enzyme GES-1 hydrolyzes wact-86, and that the interaction is manifested by aldicarb's inhibition of wact-86's metabolism by GES-1. This work demonstrates the utility of C. elegans as a platform to search for new molecules that can positively interact with industrial nematicides, and provides proof-of-concept for prospective discovery efforts.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS neglected tropical diseasesMême sujetNematode management and characterization studiesTravaux en français237 207