Amphipathic β-Strand Mimics as Potential Membrane Disruptive Antibiotics
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there have been increasing numbers of bacterial strains emerging that are resistant to the currently available antibiotics. In the search for new antibiotics, attention has been focused on natural antimicrobial peptides that act by selectively disrupting the membranes of bacterial cells, a mechanism that is thought to be nonconducive to the development of resistance. It is desirable to mimic the structures and activities of these peptides while introducing properties such as resistance to proteolytic degradation, which make molecules more ideal for development as drugs. Described here is the design and synthesis of beta-strand mimetic oligomers based on alternating alpha-amino acids and azacyclohexenone units that segregate cationic lysine and hydrophobic valine side chains on opposite faces of the beta-strand. (1)H NMR dilution studies demonstrated that despite the incorporation of alternating d- and l-amino acids in order to obtain facial amphiphilicity, these oligomers are capable of dimerizing to beta-sheet mimics in a manner similar to the oligomers containing all l-amino acids. The ability of the molecules to disrupt phospholipid vesicles mimicking the membranes of both bacterial and mammalian cells was investigated using a fluorescent dye leakage assay. Several of the oligomers were found to exhibit activity and selectivity for the bacterial over mammalian membranes. Overall, these studies demonstrate the promise of this class of molecules for the development of new potential antibiotics and provide information on the structural features that are important for activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».