Drug-Repurposing Approach To Combat <i>Staphylococcus aureus</i>: Biomolecular and Binding Interaction Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Staphylococcus aureus is considered as one of the most widespread bacterial pathogens and continues to be a prevalent cause of mortality and morbidity across the globe. FmtA is a key factor linked with methicillin resistance in S. aureus. Consequently, new antibacterial compounds are crucial to combat S. aureus resistance. Here, we present the virtual screening of a set of compounds against the available crystal structure of FmtA. The findings indicate that gemifloxacin, paromomycin, streptomycin, and tobramycin were the top-ranked potential drug molecules based on the binding affinity. Furthermore, these drug molecules were analyzed with molecular dynamics simulations, which showed that the identified molecules formed highly stable FmtA–inhibitor(s) complexes. Molecular mechanics Poisson–Boltzmann surface area and quantum mechanics/molecular mechanics calculations suggested that the active site residues (Ser127, Lys130, Tyr211, and Asp213) of FmtA are crucial for the interaction with the inhibitor(s) to form stable protein–inhibitor(s) complexes. Moreover, fluorescence- and isothermal calorimetry-based binding studies showed that all the molecules possess dissociation constant values in the micromolar scale, revealing a strong binding affinity with FmtAΔ80, leading to stable protein–drug(s) complexes. The findings of this study present potential beginning points for the rational development of advanced, safe, and efficacious antibacterial agents targeting FmtA.
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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) | 0,002 | 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 ».