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Enregistrement W1993235805 · doi:10.1021/bi201335t

Revisiting Peptide Amphiphilicity for Membrane Pore Formation

2011· article· en· W1993235805 sur OpenAlexaff
Aurélien Lorin, Mathieu Noël, Marie-Ève Provencher, Vanessa Turcotte, Carole Masson, Sébastien Cardinal, Patrick Lagüe, Normand Voyer, Michéle Auger

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversité LavalPROTEO
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeptideChemistryVesicleAmphiphileSelectivityMembraneCalceinBilayerLipid bilayerBiophysicsMicelleStereochemistryBiochemistryOrganic chemistryAqueous solutionCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has previously been shown that an amphipathic de novo designed peptide made of 10 leucines and four phenylalanines substituted with crown ethers induces vesicle leakage without selectivity. To gain selectivity against negatively charged dimyristoylphosphatidylglycerol (DMPG) bilayers, one or two leucines of the peptide were substituted with positively charged residues at each position. All peptides induce significant calcein leakage of DMPG vesicles. However, some peptides do not induce significant leakage of zwitterionic dimyristoylphosphatidylcholine vesicles and are thus active against only bacterial model membranes. The intravesicular leakage is induced by pore formation instead of membrane micellization. Nonselective peptides are mostly helical, while selective peptides mainly adopt an intermolecular β-sheet structure. This study therefore demonstrates that the position of the lysine residues significantly influences the secondary structure and bilayer selectivity of an amphipathic 14-mer peptide, with β-sheet peptides being more selective than helical peptides.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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