Genome Mining and Heterologous Expression-Guided Discovery of Mangicol Sesterterpenoids with Antimicrobial and Antineuroinflammatory Activities
Notice bibliographique
Résumé
The accelerating increase in antimicrobial resistance presents serious dangers to global health, food safety, and agricultural productivity. In this study, we explored fungal-derived sesterterpenoids as potential antimicrobial agents, focusing on mangicols biosynthesized by a newly identified bifunctional terpene synthase from Fusarium oxysporum 14005. By combination of genome mining, heterologous pathway reconstitution, and feature-based molecular networking, eight new mangicols featuring epoxy and tetrahydrofuran moieties on their side chains were identified and characterized. Antimicrobial assays revealed that several of these derivatives exhibited potent activity against Ralstonia solanacearum, Staphylococcus aureus, and Streptococcus mutans, with minimum inhibitory concentrations ranging from 6.25 to 25 μM. Furthermore, compounds 3 – 5 demonstrated significant antineuroinflammatory effects in murine BV2 microglial cells with 50.0, 53.13, and 48.05%, respectively. The results offer mechanistic insights into the biosynthesis and bioactivity of mangicol-type sesterterpenoids and support their potential as novel antimicrobial and anti-inflammatory agents for addressing antimicrobial resistance.
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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 ».