Aminoglycoside interactions and impacts on the eukaryotic ribosome
Notice bibliographique
Résumé
Aminoglycosides are chemically diverse, broad-spectrum antibiotics that target functional centers within the bacterial ribosome to impact all four principle stages (initiation, elongation, termination, and recycling) of the translation mechanism. The propensity of aminoglycosides to induce miscoding errors that suppress the termination of protein synthesis supports their potential as therapeutic interventions in human diseases associated with premature termination codons (PTCs). However, the sites of interaction of aminoglycosides with the eukaryotic ribosome and their modes of action in eukaryotic translation remain largely unexplored. Here, we use the combination of X-ray crystallography and single-molecule FRET analysis to reveal the interactions of distinct classes of aminoglycosides with the 80S eukaryotic ribosome. Crystal structures of the 80S ribosome in complex with paromomycin, geneticin (G418), gentamicin, and TC007, solved at 3.3- to 3.7-Å resolution, reveal multiple aminoglycoside-binding sites within the large and small subunits, wherein the 6'-hydroxyl substituent in ring I serves as a key determinant of binding to the canonical eukaryotic ribosomal decoding center. Multivalent binding interactions with the human ribosome are also evidenced through their capacity to affect large-scale conformational dynamics within the pretranslocation complex that contribute to multiple aspects of the translation mechanism. The distinct impacts of the aminoglycosides examined suggest that their chemical composition and distinct modes of interaction with the ribosome influence PTC read-through efficiency. These findings provide structural and functional insights into aminoglycoside-induced impacts on the eukaryotic ribosome and implicate pleiotropic mechanisms of action beyond decoding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».