Inhibition of Bacterial Biofilm Formation and Swarming Motility by a Small Synthetic Cationic Peptide
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 découle