Targeting bacterial nickel transport with aspergillomarasmine A suppresses virulence-associated Ni-dependent enzymes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial Ni 2+ homeostasis underpins the virulence of several clinical pathogens. Ni 2+ is an essential cofactor in urease and [NiFe]-hydrogenases involved in colonization and persistence. Many microbes produce metallophores to sequester metals necessary for their metabolism and starve competing neighboring organisms. The fungal metallophore aspergillomarasmine A (AMA) shows narrow specificity for Zn 2+ , Ni 2+ , and Co 2+ . Here, we show that this specificity allows AMA to block the uptake of Ni 2+ and attenuate bacterial Ni-dependent enzymes, offering a potential strategy for reducing virulence. Bacterial exposure to AMA perturbs H 2 metabolism, ureolysis, struvite crystallization, and biofilm formation and shows efficacy in a Galleria mellonella animal infection model. The inhibition of Ni-dependent enzymes was aided by Zn 2+, which complexes with AMA and competes with the native nickelophore for the uptake of Ni 2+ . Biochemical analyses demonstrated high-affinity binding of AMA-metal complexes to NikA, the periplasmic substrate-binding protein of the Ni 2+ uptake system. Structural examination of NikA in complex with Ni-AMA revealed that the coordination geometry of Ni-AMA mimics the native ligand, Ni-( l -His) 2 , providing a structural basis for binding AMA-metal complexes. Structure-activity relationship studies of AMA identified regions of the molecule that improve NikA affinity and offer potential routes for further developing this compound as an anti-virulence agent.
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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) | 0,001 | 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 ».