Tetracycline does not directly inhibit the function of bacterial elongation factor Tu
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the molecular mechanism of antibiotics that are currently in use is important for the development of new antimicrobials. The tetracyclines, discovered in the 1940s, are a well-established class of antibiotics that still have a role in treating microbial infections in humans. It is generally accepted that the main target of their action is the ribosome. The estimated affinity for tetracycline binding to the ribosome is relatively low compared to the actual potency of the drug in vivo. Therefore, additional inhibitory effects of tetracycline on the translation machinery have been discussed. Structural evidence suggests that tetracycline inhibits the function of the essential bacterial GTPase Elongation Factor (EF)-Tu through interaction with the bound nucleotide. Based on this, tetracycline has been predicted to impede the nucleotide-binding properties of EF-Tu. However, detailed kinetic studies addressing the effect of tetracycline on nucleotide binding have been prevented by the fluorescence properties of the antibiotic. Here, we report a fluorescence-based kinetic assay that minimizes the effect of tetracycline autofluorescence, enabling the detailed kinetic analysis of the nucleotide-binding properties of Escherichia coli EF-Tu. Furthermore, using physiologically relevant conditions, we demonstrate that tetracycline does not affect EF-Tu's intrinsic or ribosome-stimulated GTPase activity, nor the stability of the EF-Tu•GTP•Phe-tRNAPhe complex. We therefore provide clear evidence that tetracycline does not directly impede the function of EF-Tu.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».