Single-cell quantitative bioimaging of <i>P. berghei</i> liver stage translation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Plasmodium parasite resistance to existing antimalarial drugs poses a devastating threat to the lives of many who depend on their efficacy. New antimalarial drugs and novel drug targets are in critical need, along with novel assays to accelerate their identification. Given the essentiality of protein synthesis throughout the complex parasite lifecycle, translation inhibitors are a promising drug class, capable of targeting the disease-causing blood stage of infection, as well as the asymptomatic liver stage, a crucial target for prophylaxis. To identify compounds capable of inhibiting liver stage parasite translation, we developed an assay to visualize and quantify translation in the P. berghei- HepG2 infection model. After labeling infected monolayers with o- propargyl puromycin (OPP), a functionalized analog of puromycin permitting subsequent bioorthogonal addition of a fluorophore to each OPP-terminated nascent polypetide, we use automated confocal feedback microscopy followed by batch image segmentation and feature extraction to visualize and quantify the nascent proteome in individual P. berghei liver stage parasites and host cells simultaneously. After validation, we demonstrate specific, concentration-dependent liver stage translation inhibition by both parasite-selective and pan-eukaryotic active compounds, and further show that acute pre-treatment and competition modes of the OPP assay can distinguish between direct and indirect translation inhibitors. We identify a Malaria Box compound, MMV019266, as a direct translation inhibitor in P. berghei liver stages and confirm this potential mode of action in P. falciparum asexual blood stages.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».