Targeted Chemoenzymatic Synthesis of Sugar Nucleotide Probes Reveal an Inhibitor of the GDP-D-Mannose Dehydrogenase from Pseudomonas Aeruginosa
Notice bibliographique
Résumé
Sufferers of the autosomal recessive genetic disorder cystic fibrosis are at extremely high risk for contracting chronic lung infections. Over their lifetime one bacterial strain in particular, Pseudomonas aeruginosa, becomes the dominant pathogen. Bacterial strains incur loss-of-function mutations in the mucA gene that lead to a phenomenon known as mucoid conversion, resulting in copious secretion of alginate, a carbohydrate exopolysaccharide. Strategies that can stop the production of alginate in mucoid Pseudomonas aeruginosa infections are therefore of paramount importance. To aid in this we developed a series of sugar nucleotide chemical tools to probe an enzyme critical to alginate biosynthesis, guanosine diphosphate mannose dehydrogenase (GMD). This enzyme catalyses the irreversible formation of the alginate sugar nucleotide building block, guanosine diphosphate mannuronic acid. Using a chemoenzymatic strategy we accessed a series of modified sugar nucleotides, identifying a C6-amide derivative of the native substrate as a micromolar inhibitor of GMD. This discovery will provide a framework for wider inhibition strategies against GMD to be developed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».