基因组流行病学和基于机器学习的药物发现对抗生素耐药性腹性大肠杆菌的发现
Ayesha Masood1,2, Fatima Noor1, Abdu Rehman3
1Institute of Molecular Biology and Biotechnology (IMBB), The University of Lahore, Lahore, Pakistan.
引起腹的大肠杆菌 (DEC) 引起儿科腹,具有高抗菌素耐药性 (AMR). 通过生物信息学识别了新的药物化合物,为治疗耐药大肠杆菌感染提供了希望.
科学领域:
- 微生物学与传染病的研究
- 基因组学和生物信息学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 腹致大肠杆菌 (DEC) 是全球儿童腹的主要原因.
- 大肠杆菌中的抗菌素耐药性 (AMR) 复杂化了治疗,需要新的治疗策略.
研究的目的:
- 描述DEC和非DEC大肠杆菌菌株的分子病变型和AMR模式.
- 通过生物信息学和机器学习,识别潜在的治疗点和针对DEC的新药化合物.
主要方法:
- 使用PCR和16S rRNA测序对350个大肠杆菌分离物 (175个DEC,175个非DEC) 的分析.
- 抗微生物敏感性测试,植物遗传学分析,以及用于功能洞察力的PICRUSt.
- 机器学习,分子对接和分子动力学模拟用于药物发现.
主要成果:
- 肠病原性大肠杆菌是最常见的DEC病变型 (35%).
- 观察到对安培,三甲-硫甲醇和红红素的高耐药性; 碳烯和胆固醇仍然有效.
- 艾拉塔米德和伊索萨提万被确定为对抗DEC毒性标的潜在治疗化合物.
结论:
- 与非DEC菌株相比,DEC菌株表现出不同的遗传和功能特征.
- 生物信息学和机器学习加快了针对AMR病原体的替代治疗方法的发现.
- 对已识别的候选药物的进一步验证对于对抗儿科大肠杆菌腹至关重要.
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