A novel antimicrobial peptide significantly enhances acid-induced killing of Shiga toxin-producing Escherichia coli O157 and non-O157 serotypes
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) colonizes the human intestine, causing haemorrhagic colitis and haemolytic uraemic syndrome (HUS). Treatment options are limited to intravenous fluids in part because sublethal doses of some antibiotics have been shown to stimulate increased toxin release and enhance the risk of progression to HUS. Preventative antimicrobial agents, especially those that build on the natural antimicrobial action of the host defence, may provide a better option. In order to survive the acid stress of gastric passage, STEC is equipped with numerous acid resistance and DNA repair mechanisms. Inhibition of acid-induced DNA repair may offer a strategy to target survival of ingested STEC. We report here that brief pretreatment with a novel antimicrobial peptide, which was previously shown to inhibit bacterial DNA repair, significantly and profoundly reduces survival of acid-stressed O157 : H7 and non-O157 : H7 STEC seropathotypes that are highly associated with HUS. Reduction in survival rates of STEC range from 3 to 5 log. We also show that peptide/acid treatment results in little or no increase in toxin production, thereby reducing the risk of progression to HUS. This study identifies the peptide wrwycr as a potential new candidate for a preventative antimicrobial for STEC infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».