Identification of the target and mode of action for the prokaryotic nucleotide excision repair inhibitor ATBC
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In bacteria, nucleotide excision repair (NER) plays a major role in repairing DNA damage from a wide variety of sources. Therefore, its inhibition offers potential to develop a new antibacterial in combination with adjuvants, such as UV light. To date, only one known chemical inhibitor of NER is 2-(5-amino-1,3,4-thiadiazol-2-yl)benzo(f)chromen-3-one (ATBC) exists and targets Mycobacterium tuberculosis NER. To enable the design of future drugs, we need to understand its mechanism of action. To determine the mechanism of action, we used in silico structure-based prediction, which identified the ATP-binding pocket of Escherichia coli UvrA as a probable target. Growth studies in E. coli showed it was nontoxic alone, but able to impair growth when combined with DNA-damaging agents, and as we predicted, it reduced by an approximately 70% UvrA's ATPase rate. Since UvrA's ATPase activity is necessary for effective DNA binding, we used single-molecule microscopy to directly observe DNA association. We measured an approximately sevenfold reduction in UvrA molecules binding to a single molecule of dsDNA suspended between optically trapped beads. These data provide a clear mechanism of action for ATBC, and show that targeting UvrA's ATPase pocket is effective and ATBC provides an excellent framework for the derivation of more soluble inhibitors that can be tested for activity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle