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Enregistrement W2034327403 · doi:10.1002/cbic.201100500

Palmitoyl‐<scp>dl</scp>‐Carnitine is a Multitarget Inhibitor of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> Biofilm Development

2011· article· en· W2034327403 sur OpenAlexafffund
Iwona B. Wenderska, Matthew Chong, James McNulty, Gerard D. Wright, Lori L. Burrows

Notice bibliographique

RevueChemBioChem · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsCystic Fibrosis Canada
Mots-clésBiofilmPseudomonas aeruginosaQuorum sensingMicrobiologyMotilityBacteriaEscherichia coliAntibioticsChemistryCarnitineBiologyBiochemistryCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteria growing in biofilms are often in metabolic and physiological states that do not respond well to antibiotics, and thus, are major contributors to chronic diseases. Biofilm inhibitors, therefore, have the potential to be used alone or as adjuvants to conventional antibiotic therapies. Here, we screened a chemically diverse collection of protein kinase inhibitors for molecules that perturb biofilm development. Among the inhibitory molecules identified, palmitoyl-DL-carnitine (pDLC) impaired Pseudomonas aeruginosa and Escherichia coli biofilm formation in a dose-dependent manner. The pDLC affected multiple pathways implicated in P. aeruginosa biofilm development; it stimulated motility, inhibited activity of the Las quorum sensing system, and overrode the biofilm-promoting effects of subminimal inhibitory concentrations of aminoglycosides and high levels of the second messenger, cyclic-di-GMP. Palmitic acid, but not carnitine, inhibited biofilm formation but did not stimulate motility, suggesting that pDLC works through unique mechanisms. The ability to target multiple pathways involved in biofilm formation is desirable in an inhibitor, which makes pDLC an interesting lead for antibiofilm therapies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations55
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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