Optimizing Protein Production in Therapeutic Phages against a Bacterial Pathogen, Mycobacterium abscessus
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic phages against pathogenic bacteria should kill the bacteria efficiently before the latter evolve resistance against the phages. While many factors contribute to phage efficiency in killing bacteria, such as phage attachment to host, delivery of phage genome into the host, phage mechanisms against host defense, phage biosynthesis rate, and phage life cycle, this paper focuses only on the optimization of phage mRNA for efficient translation. Phage mRNA may not be adapted to its host translation machinery for three reasons: (1) mutation disrupting adaptation, (2) a recent host switch leaving no time for adaptation, and (3) multiple hosts with different translation machineries so that adaptation to one host implies suboptimal adaptation to another host. It is therefore important to optimize phage mRNAs in therapeutic phages. Theoretical and practical principles based on many experiments were developed and applied to phages engineered against a drug-resistant Mycobacterium abscessus that infected a young cystic fibrosis patient. I provide a detailed genomic evaluation of the three therapeutic phages with respect to translation initiation, elongation, and termination, by making use of both experimental results and highly expressed genes in the host. For optimizing phage genes against M. abscessus, the start codon should be AUG. The DtoStart distance from base-pairing between the Shine-Dalgarno (SD) sequence and the anti-SD sequence should be 14–16. The stop codon should be UAA. If UAG or UGA is used as a stop codon, they should be followed by nucleotide U. Start codon, SD, or stop codon should not be embedded in a secondary structure that may obscure the signals and interfere with their decoding. The optimization framework should be generally applicable to developing therapeutic phages against bacterial pathogens.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».