Fusion peptide <scp>P15‐CSP</scp> shows antibiofilm activity and pro‐osteogenic activity when deposited as a coating on hydrophilic but not hydrophobic surfaces
Notice bibliographique
Résumé
In the context of porous bone void filler for oral bone reconstruction, peptides that suppress microbial growth and promote osteoblast function could be used to enhance the performance of a porous bone void filler. We tested the hypothesis that P15-CSP, a novel fusion peptide containing collagen-mimetic osteogenic peptide P15, and competence-stimulating peptide (CSP), a cationic antimicrobial peptide, has emerging properties not shared by P15 or CSP alone. Peptide-coated surfaces were tested for antimicrobial activity toward Streptoccocus mutans, and their ability to promote human mesenchymal stem cell (MSC) attachment, spreading, metabolism, and osteogenesis. In the osteogenesis assay, peptides were coated on tissue culture plastic and on thin films generated by plasma-enhanced chemical vapor deposition to have hydrophilic or hydrophobic character (water contact angles 63°, 42°, and 92°, respectively). S. mutans planktonic growth was specifically inhibited by CSP, whereas biofilm formation was inhibited by P15-CSP. MSC adhesion and actin stress fiber formation was strongly enhanced by CSP, P15-CSP, and fibronectin coatings and modestly enhanced by P15 versus uncoated surfaces. Metabolic assays revealed that CSP was slightly cytotoxic to MSCs. MSCs developed alkaline phosphatase activity on all surfaces, with or without peptide coatings, and consistently deposited the most biomineralized matrix on hydrophilic surfaces coated with P15-CSP. Hydrophobic thin films completely suppressed MSC biomineralization, consistent with previous findings of suppressed osteogenesis on hydrophobic bioplastics. Collective data in this study provide new evidence that P15-CSP has unique dual capacity to suppress biofilm formation, and to enhance osteogenic activity as a coating on hydrophilic surfaces.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».