Vanillin inhibits PqsR-mediated virulence in <i>Pseudomonas aeruginosa</i>
Notice bibliographique
Résumé
Reduced efficacy of antibiotics in bacterial diseases is a global concern in clinical settings. Development of anti-virulence compounds which disarm bacterial virulence is an attractive therapeutic agent for complementary antibiotics usage. One potential target for anti-virulence compounds is quorum sensing (QS), the intercellular communication system in most pathogens, such as Pseudomonas aeruginosa. QS inhibitors (QSIs) can inhibit QS effectively, attenuate QS-mediated virulence, and improve host clearance of infections. While studies focused on developing homoserine-based las QSI, few targeted the quinolone-based pqs QS, which implicated host cytotoxicity and biofilm formation. It is imperative to develop novel anti-pqs-QS therapeutics for combinatorial antibiotic treatment of microbial diseases. We employed a gfp-based transcriptional pqs biosensor to screen a natural compounds library and identify vanillin (4-hydroxy-3-methoxybenzaldehyde), the primary phenolic aldehyde of vanilla bean. The vanillin inhibited pqs expression and its associated phenotypes, namely pyocyanin production and twitching motility in P. aeruginosa. Molecular docking results revealed that vanillin binds to the active site of PqsR, the PQS-binding response regulator. Combinatorial treatment of vanillin with antimicrobial peptide (colistin) inhibited biofilm growth in vitro and improved treatment in the in vivo C. elegans acute infection model. We demonstrated that vanillin could dampen pqs QS and associated virulence, thus providing novel therapeutic strategies against P. aeruginosa infections.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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.
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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 ».