Faculty Opinions recommendation of Metabolic suppression identifies new antibacterial inhibitors under nutrient limitation.
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing novel drugs and chemical probes of biological systems is hindered by difficulties in identifying the mechanism of action (MOA) of biologically active molecules.Here we present a metabolite suppression approach to explore the MOA of antibacterial compounds under nutrient restriction.We assembled an array of metabolites that can be screened for suppressors of inhibitory molecules.Further, we identified inhibitors of E. coli growth under nutrient limitation and charted their interactions with our metabolite array.This strategy led to the discovery and characterization of three novel antibacterial compounds, MAC168425, MAC173979 and MAC13772.We showed that MAC168425 interferes with glycine metabolism, MAC173979 is a time-dependent inhibitor of p-aminobenzoic acid biosynthesis and MAC13772 inhibits biotin biosynthesis.We conclude that metabolite suppression profiling is an effective approach to focus MOA studies on compounds impairing metabolic capabilities.Such bioactives can serve as chemical probes of bacterial physiology and as leads for antibacterial drug development.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,037 |
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 ».