Notice bibliographique
Résumé
The aminoglycoside modifying enzyme (AME) ANT(2″)-Ia is a significant target for next generation antibiotic development. Structural studies of a related aminoglycoside-modifying enzyme, ANT(3″)(9), revealed this enzyme contains dynamic, disordered, and well-defined segments that modulate thermodynamically before and after antibiotic binding. Characterizing these structural dynamics is critical for in situ screening, design, and development of contemporary antibiotics that can be implemented in a clinical setting to treat potentially lethal, antibiotic resistant, human infections. Here, the first NMR structural ensembles of ANT(2″)-Ia are presented, and suggest that ATP-aminoglycoside binding repositions the nucleotidyltransferase (NT) and C-terminal domains for catalysis to efficiently occur. Residues involved in ligand recognition were assessed by site-directed mutagenesis. In vitro activity assays indicate a critical role for I129 toward aminoglycoside modification in addition to known catalytic D44, D46, and D48 residues. These observations support previous claims that ANT aminoglycoside sub-class promiscuity is not solely due to binding cleft size, or inherent partial disorder, but can be controlled by ligand modulation on distinct dynamic and thermodynamic properties of ANTs under cellular conditions. Hydrophobic interactions in the substrate binding cleft, as well as solution dynamics in the C-terminal tail of ANT(2″)-Ia, advocate toward design of kanamycin-derived cationic lipid aminoglycoside analogs, some of which have already shown antimicrobial activity in vivo against kanamycin and gentamicin-resistant P. aeruginosa. This data will drive additional in silico, next generation antibiotic development for future human use to combat increasingly prevalent antimicrobial resistance.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».