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Enregistrement W2951013116 · doi:10.1101/383828

A macrophage-based screen identifies antibacterial compounds selective for intracellular <i>Salmonella</i> Typhimurium

2018· preprint· en· W2951013116 sur OpenAlexaff
Michael J. Ellis, Caressa N. Tsai, Jarrod W. Johnson, Shawn French, Wael Elhenawy, Steffen Porwollik, Helene Andrews‐Polymenis, Michael McClelland, Jakob Magolan, Brian K. Coombes, Eric D. Brown

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntracellularInnate immune systemIntracellular parasiteMacrophageSalmonellaMicrobiologyBiologyBacterial outer membraneIn vivoCytoplasmIn vitroImmune systemCell biologyBacteriaBiochemistryImmunologyEscherichia coliGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Salmonella Typhimurium ( S . Tm) evades the innate immune response by residing within host phagocytes. To identify inhibitors of intracellular S . Tm growth, we performed parallel chemical screens against S . Tm growing in macrophage-mimicking media and within macrophages. These screens identified novel antibacterials, and revealed that antibiotics with limited Gram-negative coverage are active against intracellular S . Tm. Screening of a S . Tm deletion library in the presence of one compound, metergoline, revealed that outer membrane perturbation enhanced activity in vitro . Combined with our observation of atypical cell surface characteristics of intracellular S . Tm, our work indicates that the bacterial outer membrane is permeabilized within macrophages. We show that metergoline targets the bacterial cytoplasmic membrane, and prolongs animal survival during a systemic S . Tm infection. This work highlights the predictive nature of intracellular screens for in vivo efficacy, and uncovers new aspects of bacterial physiology of intracellular S . Tm.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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