Novel Antimicrobial Peptides Derived from Flatfish Genes
Notice bibliographique
Résumé
We report on the identification of active novel antimicrobials determined by screening both the genomic information and the mRNA transcripts from a number of different flatfish for sequences encoding antimicrobial peptides, predicting the sequences of active peptides from the genetic information, producing the predicted peptides chemically, and testing them for their activities. We amplified 35 sequences from various species of flatfish using primers whose sequences are based on conserved flanking regions of a known antimicrobial peptide from winter flounder, pleurocidin. We analyzed the sequences of the amplified products and predicted which sequences were likely to encode functional antimicrobial peptides on the basis of charge, hydrophobicity, relation to flanking sequences, and similarity to known active peptides. Twenty peptides were then produced synthetically and tested for their activities against gram-positive and gram-negative bacteria and the yeast Candida albicans. The most active peptide (with the carboxy-terminus amidated sequence GWRTLLKKAEVKTVGKLALKHYL, derived from American plaice) showed inhibitory activity over a concentration range of 1 to 8 micro g/ml against a test panel of pathogens, including the intrinsically antibiotic-resistant organism Pseudomonas aeruginosa, methicillin-resistant Staphylococcus aureus, and C. albicans. The methods described here will be useful for the identification of novel peptides with good antimicrobial activities.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».