MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017360110
■00520260202105305
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798270226244
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32283111
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a574
■1001  ▼aSoriano,  Berliza  Marie.
■24510▼aAt  the  Interface:  Unlocking  Enzyme  Partnerships  in  Bacterial  Cell-Wall  Remodeling
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  San  Francisco▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a177  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-06,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Williams,  Allison  Hillary.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  San  Francisco,  2025.
■520    ▼aGram-negative  bacterial  pathogens  rely  on  a  dynamic  peptidoglycan  (PG)  cell  wall  to  maintain  viability,  withstand  antibiotic  stress,  and  interface  with  their  hosts.  Although  numerous  PG-active  enzymes  and  PG-sensing  proteins  have  been  identified,  the  principles  that  govern  how  their  activities  are  structurally  coordinated,  acutely  perturbed,  and  encoded  in  primary  sequence  remain  incompletely  defined.  This  dissertation  addresses  these  questions  by  integrating  high-resolution  structural  biology,  nanobody-based  perturbation,  and  machine  learning  to  elucidate  mechanisms  of  PG  remodeling  and  recognition  across  multiple  scales,  from  a  single  enzyme  complex  to  proteome-wide  families  of  PG-binding  domains.Chapter  1  delineates  the  structural  and  biochemical  basis  of  conformational  gating  in  the  LtgA-Ape1  PG-remodeling  complex  from  Neisseria  meningitidis.  Single-particle  cryo-electron  microscopy,  structure-guided  mutagenesis,  and  kinetic  analyses  reveal  how  Ape1  binding  reorganizes  the  LtgA  active  site  and  interface  to  control  substrate  access  and  product  release.  Targeted  mutations  validate  key  gating  elements  and  decouple  catalysis  from  complex  assembly,  illustrating  how  a  non-essential  complex  can  fine-tune  cell-wall  processing  in  response  to  local  context.  Chapter  2  establishes  a  high-throughput  nanobody  discovery  and  characterization  pipeline  targeting  the  soluble  lytic  transglycosylase  Slt  from  Pseudomonas  aeruginosa.  Optimized  Slt  production,  yeast-display  selections,  and  functional  profiling  of  Slt-binding  nanobodies  identify  binders  that  differentially  modulate  Slt  activity  and  binding.  This  workflow  yields  a  modular  toolkit  for  acute  perturbation  of  cell-wall  enzymes  and  provides  tractable  starting  points  for  the  development  of  inhibitors  and  mechanistic  probes.  Chapter  3  presents  a  global,  sequence-based  perspective  on  PG  recognition.  Curated  positive  and  negative  sets  of  experimentally  supported  PG-binding  domains  are  used  to  train  a  recurrent  neural  network  on  k-mer  representations  of  protein  sequences,  coupled  to  a  high-throughput  motif-discovery  framework.  This  approach  uncovers  over-represented  sequence  patterns  associated  with  PG  binding  across  diverse  folds  and  taxonomic  groups,  predicts  previously  unannotated  PG-binding  candidates,  and  highlights  convergent  solutions  to  recognizing  a  chemically  conserved  yet  structurally  heterogeneous  polymer.  Collectively,  these  studies  define  concrete  molecular  mechanisms,  generate  versatile  tools  for  perturbing  cell-wall  enzymes,  and  propose  testable  sequence  features  that  can  guide  the  discovery  of  new  PG-interacting  proteins.  By  integrating  structural  biology,  biochemistry,  and  machine  learning,  this  work  offers  a  multi-scale  perspective  on  bacterial  envelope  biology  and  suggests  novel  strategies  for  sensitizing  problematic  Gram-negative  pathogens  to  existing  antibiotics.
■590    ▼aSchool  code:  0034.
■650  4▼aBiology
■650  4▼aBiochemistry
■650  4▼aChemistry
■650  4▼aMicrobiology
■653    ▼aLtgA-Ape1
■653    ▼aNanobody  screening
■653    ▼aNeisseria  meningitidis
■653    ▼aPeptidoglycan  remodeling
■653    ▼aPG-binding  recognition
■653    ▼aStructural  biology
■690    ▼a0306
■690    ▼a0487
■690    ▼a0485
■690    ▼a0410
■71020▼aUniversity  of  California,  San  Francisco▼bChemistry  and  Chemical  Biology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-06B.
■790    ▼a0034
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360110▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서