Structural studies of clinical resistomes
Notice bibliographique
Résumé
Resistance to antibiotics can be achieved through a number of different strategies.For the ribosome targeting aminoglycoside antibiotics, such as kanamycin and amikacin, the clinically most frequently observed mechanism of resistance is enzymatic modification of the drug.More than a hundred different enzymes have been identified in pathogenic bacteria that confer resistance to aminoglycosides.The enzymes can be classified into three main groups: those that phosphorylate, those that acetylate and those that adenylate the drugs.As a single enzyme can often provide resistance to multiple aminoglycosides, and it is not uncommon that a single pathogen harbours several different aminoglycoside modifying enzymes, resistance to these antibiotics is rampant.While the situation is dire, it must be realized that some enzymes are far more frequently encountered in hospital settings than others, and thus clinically relevant resistance to specific aminoglycoside antibiotics is often only mediated by three to five unique enzymes.We have performed crystallographic studies of aminoglycoside modifying enzymes that confer clinically observed resistance to two of the most widely used aminoglycoside antibiotics: tobramycin and gentamicin.Structural analyses of the tobramycin and gentamicin clinical resistomes reveals surprising diversity in observed drug-target interactions.Combining these insights with information on drug-target nteractions with the intended target, the bacterial ribosome, can furthermore inform the development of nextgeneration aminoglycoside antibiotics.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».