Human Host Defense Peptide LL-37 Prevents Bacterial Biofilm Formation
Notice bibliographique
Résumé
The ability to form biofilms is a critical factor in chronic infections by Pseudomonas aeruginosa and has made this bacterium a model organism with respect to biofilm formation. This study describes a new, previously unrecognized role for the human cationic host defense peptide LL-37. In addition to its key role in modulating the innate immune response and weak antimicrobial activity, LL-37 potently inhibited the formation of bacterial biofilms in vitro. This occurred at the very low and physiologically meaningful concentration of 0.5 microg/ml, far below that required to kill or inhibit growth (MIC = 64 microg/ml). LL-37 also affected existing, pregrown P. aeruginosa biofilms. Similar results were obtained using the bovine neutrophil peptide indolicidin, but no inhibitory effect on biofilm formation was detected using subinhibitory concentrations of the mouse peptide CRAMP, which shares 67% identity with LL-37, polymyxin B, or the bovine bactenecin homolog Bac2A. Using microarrays and follow-up studies, we were able to demonstrate that LL-37 affected biofilm formation by decreasing the attachment of bacterial cells, stimulating twitching motility, and influencing two major quorum sensing systems (Las and Rhl), leading to the downregulation of genes essential for biofilm development.
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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 ».