The fast-evolving FIKK kinase family of Plasmodium falciparum can be inhibited by a single compound
Notice bibliographique
Résumé
Of 250 Plasmodium species, 6 infect humans, with P. falciparum causing over 95% of 600,000 annual malaria-related deaths. Its pathology arises from host cell remodelling driven by over 400 exported parasite proteins, including the FIKK kinase family. About one million years ago, a bird-infecting Plasmodium species crossed into great apes and a single non-exported FIKK kinase gained an export element. This led to a rapid expansion into 15-21 atypical, exported Ser/Thr effector kinases. Here, using genomic and proteomic analyses, we demonstrate FIKK differentiation via changes in subcellular localization, expression timing and substrate motifs, which supports an individual important role in host-pathogen interactions. Structural data and AlphaFold2 predictions reveal fast-evolving loops in the kinase domain that probably enabled rapid functional diversification for substrate preferences. One FIKK evolved exclusive tyrosine phosphorylation, previously thought absent in Plasmodium. Despite divergence of substrate preferences, the atypical ATP binding pocket is conserved and we identified a single compound that inhibits all FIKKs. A pan-specific inhibitor could reduce resistance development and improve malaria control strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».