基因组规模代谢模型 (GEM) 和计算药物发现的进展已导致在系统层面上识别药物靶点和抑制剂以对抗细菌感染和耐药性。在这里,我们报告了一个结构系统药理学框架,该框架整合了 GEM 和基于结构的虚拟筛选 (SBVS) 方法,以识别对大肠杆菌感染有效的药物。最完整的基因组规模代谢重建与蛋白质结构 (GEM-PRO) 大肠杆菌、iML1515_GP 和 FDA 批准的药物已被使用。进行 FBA 以在计算机中预测药物靶点。在富培养基中预测了 195 个必需基因。这些基因中相当一部分涉及的子系统是细胞生长所必需的辅因子、脂多糖 (LPS) 生物合成。因此,这些基因编码的一些蛋白质负责 LPS 的生物合成和运输,这是抵御威胁的第一道防线。所以,这些蛋白质可以成为潜在的药物靶点。选择具有实验结构和同源配体的酶作为执行 SBVS 方法的最终药物靶标。最后,我们建议将那些与所选蛋白质具有良好相互作用的药物作为药物重新定位案例。此外,建议的分子可能是有前途的先导化合物。该框架可能有助于填补基因组学和药物发现之间的空白。结果表明,该框架建议的新型抗菌剂可以很快进行实验测试,并且适用于其他病原体。
ml 61 (24) 2.86 (1.125, Hz2 5, (,0, 1.91 (0.750) Ez3 41 [16) 1.91 (0.,50) X.4 36 (14) 0.95 (0.375) ml 61 (24) 1.27 (0.500) =2 56 (22) 1.27 [0.500, KB3 41 [161 1.27 (0.500, xl 100 (39.25) 4.76 ,1.B75) X2 100 (39.251 3.49 (1.375) X3 100 ,39.251 3.49 (1.375, Z4 100 ,39.25) 1.91 (0.,50, ,