Targeting Essential Hypothetical Proteins of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> PAO1 for Mining of Novel Therapeutics: An <i>In Silico</i> Approach
Notice bibliographique
Résumé
As an omnipresent opportunistic bacterium, Pseudomonas aeruginosa PAO1 is responsible for acute and chronic infection in immunocompromised individuals. Currently, this bacterium is on WHO’s red list where new antibiotics are urgently required for the treatment. Finding essential genes and essential hypothetical proteins (EHP) can be crucial in identifying novel druggable targets and therapeutics. This study is aimed at characterizing these EHPs and analyzing subcellular and physiochemical properties, PPI network, nonhomologous analysis against humans, virulence factor and novel drug target prediction, and finally structural analysis of the identified target employing around 42 robust bioinformatics tools/databases, the output of which was evaluated using the ROC analysis. The study discovered 18 EHPs from 336 essential genes, with domain and functional annotation revealing that 50% of these proteins belong to the enzyme category. The majority are cytoplasmic and cytoplasmic membrane proteins, with half being stable proteins subjected to PPIs network analysis. The network contains 261 nodes and 269 edges for 9 proteins of interest, with 11 hubs containing at least three nodes each. Finally, a pipeline builder predicts 7 proteins with novel drug targets, 5 nonhomologous proteins against human proteome, human antitargets, and human gut flora, and 3 virulent proteins. Among these, homology modeling of NP_249450 and NP_251676 was done, and the Ramachandran plot analysis revealed that more than 94% of the residues were in the preferred region. By analyzing functional attributes and virulence characteristics, the findings of this study may facilitate the development of innovative antibacterial drug targets and drugs of Pseudomonas aeruginosa PAO1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».