Inhibition of Bacterial Biofilm Formation and Swarming Motility by a Small Synthetic Cationic Peptide
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms cause up to 80% of infections and are difficult to treat due to their substantial multidrug resistance compared to their planktonic counterparts. Based on the observation that human peptide LL-37 is able to block biofilm formation at concentrations below its MIC, we screened for small peptides with antibiofilm activity and identified novel synthetic cationic peptide 1037 of only 9 amino acids in length. Peptide 1037 had very weak antimicrobial activity, but at 1/30th the MIC the peptide was able to effectively prevent biofilm formation (>50% reduction in cell biomass) by the Gram-negative pathogens Pseudomonas aeruginosa and Burkholderia cenocepacia and Gram-positive Listeria monocytogenes. Using a flow cell system and a widefield fluorescence microscope, 1037 was shown to significantly reduce biofilm formation and lead to cell death in biofilms. Microarray and follow-up studies showed that, in P. aeruginosa, 1037 directly inhibited biofilms by reducing swimming and swarming motilities, stimulating twitching motility, and suppressing the expression of a variety of genes involved in biofilm formation (e.g., PA2204). Comparison of microarray data from cells treated with peptides LL-37 and 1037 enabled the identification of 11 common P. aeruginosa genes that have a role in biofilm formation and are proposed to represent functional targets of these peptides. Peptide 1037 shows promise as a potential therapeutic agent against chronic, recurrent biofilm infections caused by a variety of bacteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».