Identification of novel drug targets in bovine respiratory disease: an essential step in applying biotechnologic techniques to develop more effective therapeutic treatments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bovine Respiratory Disease (BRD) is a major problem in cattle production which causes substantial economic loss. BRD has multifactorial aetiologies, is multi-microbial, and several of the causative pathogens are unknown. Consequently, primary management practices such as metaphylactic antimicrobial injections for BRD prevention are used to reduce the incidence of BRD in feedlot cattle. However, this poses a serious threat in the form of development of antimicrobial resistance and demands an urgent need to find novel interventions that could reduce the effects of BRD drastically and also delay/prevent bacterial resistance. MATERIALS AND METHODS: We have employed a subtractive genomics approach that helps delineate essential, host-specific, and druggable targets in pathogens responsible for BRD. We also proposed antimicrobials from FDA green and orange book that could be repositioned for BRD. RESULTS: We have identified 107 putative targets that are essential, selective and druggable. We have also confirmed the susceptibility of two BRD pathogens to one of the proposed antimicrobials - oxytetracycline. CONCLUSION: This approach allows for repositioning drugs known for other infections to BRD, predicting novel druggable targets for BRD infection, and providing a new direction in developing more effective therapeutic treatments for BRD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».