Genetic and Chemical Screening Reveals Targets and Compounds to Potentiate Gram-Positive Antibiotics against Gram-Negative Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Gram-negative bacteria are intrinsically resistant to a plethora of antibiotics that effectively inhibit the growth of Gram-positive bacteria. The intrinsic resistance of Gram-negative bacteria to classes of antibiotics, including rifamycins, aminocoumarins, macrolides, glycopeptides, and oxazolidinones, has largely been attributed to their lack of accumulation within cells due to poor permeability across the outer membrane, susceptibility to efflux pumps, or a combination of these factors. Due to the difficulty in discovering antibiotics that can bypass these barriers, finding targets and compounds that increase the activity of these ineffective antibiotics against Gram-negative bacteria has the potential to expand the antibiotic spectrum. In this study, we investigated the genetic determinants for resistance to rifampicin, novobiocin, erythromycin, vancomycin, and linezolid to determine potential targets of antibiotic-potentiating compounds. We subsequently performed a high-throughput screen of ∼50,000 diverse, synthetic compounds to uncover molecules that potentiate the activity of at least one of the five Gram-positive-targeting antibiotics. This led to the discovery of two membrane active compounds capable of potentiating linezolid and an inhibitor of lipid A biosynthesis capable of potentiating rifampicin and vancomycin. Furthermore, we characterized the ability of known inhibitors of lipid A biosynthesis to potentiate the activity of rifampicin against Gram-negative pathogens.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».