Electronically tuned N-terminal glycine selective bioconjugation enables in vitro and in vivo species-specific Staphylococcus aureus targeting
Notice bibliographique
Résumé
Precisely targeting a biomolecule within living systems could create unique opportunities at the biology-medicine interface. Such methods have been non-trivial due to the complex selectivity attributes. Here, we introduce an electronically tunable chemical technology that targets N-terminal glycine, a unique low-frequency molecular signature. Initially, we established the method using peptides and proteins, along with DFT-led mechanistic insights. The reactivity, selectivity, and bioconjugate stability remain unaffected by diverse bioadditives. These unique attributes enabled the selective targeting of the Gly5-based molecular signature in Staphylococcus aureus, a leading contributor to bacterial infection-associated mortality. Notably, the method facilitates species-specific detection of S. aureus and its resistant strains, MRSA and VRSA. It enables late-stage bond-engineering to install multiple biorthogonal handles, downstream chemistry, and chemically orthogonal reversal. The specificity extends to in vivo labeling of S. aureus within Drosophila melanogaster, as well as skin, tissue, and blood infections in mice. The N-Gly modification inhibits drug-susceptible and drug-resistant clinical strains of S. aureus, including biofilm formation and preformed biofilms. Finally, the in vivo efficiency was established using a wound-healing assay in mice. The exclusive N-Gly residue-specific targeting across the molecular complexity spectrum, both in vitro and in vivo, establishes peptidoglycan as a potential diagnostic and therapeutic target.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».