Anti-Virulence Strategy against the Honey Bee Pathogenic Bacterium Paenibacillus larvae via Small Molecule Inhibitors of the Bacterial Toxin Plx2A
Notice bibliographique
Résumé
American Foulbrood, caused by Paenibacillus larvae, is the most devastating bacterial honey bee brood disease. Finding a treatment against American Foulbrood would be a huge breakthrough in the battle against the disease. Recently, small molecule inhibitors against virulence factors have been suggested as candidates for the development of anti-virulence strategies against bacterial infections. We therefore screened an in-house library of synthetic small molecules and a library of flavonoid natural products, identifying the synthetic compound M3 and two natural, plant-derived small molecules, Acacetin and Baicalein, as putative inhibitors of the recently identified P. larvae toxin Plx2A. All three inhibitors were potent in in vitro enzyme activity assays and two compounds were shown to protect insect cells against Plx2A intoxication. However, when tested in exposure bioassays with honey bee larvae, no effect on mortality could be observed for the synthetic or the plant-derived inhibitors, thus suggesting that the pathogenesis strategies of P. larvae are likely to be too complex to be disarmed in an anti-virulence strategy aimed at a single virulence factor. Our study also underscores the importance of not only testing substances in in vitro or cell culture assays, but also testing the compounds in P. larvae-infected honey bee larvae.
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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.
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 ».