Inhibition of <i>Clostridioides difficile</i> -Specific DNA Adenine Methyltransferase CamA by Analogs of <i>S</i> -Adenosyl- <scp>l</scp> -methionine
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Epigenetically targeted therapies, especially those inhibiting S -adenosyl- l -methionine (SAM)-dependent methylations of DNA, mRNA, and histones, have advanced rapidly in cancer treatment. However, these therapies remain underexplored for antibiotic development, despite the growing threat of antimicrobial resistance. Here, we screened a focused library of SAM analogs against the DNA adenine methyltransferase CamA specific to the enteric pathogen Clostridioides difficile . At the same time, we examined six other adenine methyltransferases, including two bacterial DNA methyltransferases and four human RNA methyltransferases having distinct RNA substrates. Compound 113 selectively inhibited CamA (IC 50 = 0.15 μM). In addition, compound 67 inhibited Caulobacter crescentus CcrM (IC 50 = 1.8 μM), which has orthologs present in pathogens such as Brucella, while compounds 77 and 37 inhibited the human RNA methyltransferase complexes MettL3-MettL14 and MettL5-Trm112, respectively, at 7–8 μM concentrations. These results provide chemical probes for exploring the role of CamA in sporulation and colonization with potential as antivirulence agents against C. difficile infection. Our study also introduces the first chemical probes for inhibiting bacterial CcrM and human MettL5, each of which plays key roles in their respective hosts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».