Genome-Wide Libraries for Protozoan Pathogen Drug Target Screening Using Yeast Surface Display
Notice bibliographique
Résumé
The lack of genetic tools to manipulate protozoan pathogens has limited the use of genome-wide approaches to identify drug or vaccine targets and understand these organisms’ biology. We have developed an efficient method to construct genome-wide libraries for yeast surface display (YSD) and developed a YSD fitness screen (YSD-FS) to identify drug targets. We show the efficacy of our method by generating genome-wide libraries for Trypanosoma brucei, Trypanosoma cruzi, and Giardia lamblia parasites. Each library has a diversity of ∼10 5 to 10 6 clones, representing ∼6- to 30-fold of the parasite’s genome. Nanopore sequencing confirmed the libraries’ genome coverage with multiple clones for each parasite gene. Western blot and imaging analysis confirmed surface expression of the G. lamblia library proteins in yeast. Using the YSD-FS assay, we identified bonafide interactors of metronidazole, a drug used to treat protozoan and bacterial infections. We also found enrichment in nucleotide-binding domain sequences associated with yeast increased fitness to metronidazole, indicating that this drug might target multiple enzymes containing nucleotide-binding domains. The libraries are valuable biological resources for discovering drug or vaccine targets, ligand receptors, protein–protein interactions, and pathogen–host interactions. The library assembly approach can be applied to other organisms or expression systems, and the YSD-FS assay might help identify new drug targets in protozoan 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».