Lipid Segregation Explains Selective Toxicity of a Series of Fragments Derived from the Human Cathelicidin LL-37
Notice bibliographique
Résumé
The only human cathelicidin, the 37-residue peptide LL-37, exhibits antimicrobial activity against both gram-positive and gram-negative bacteria. We studied the ability of several fragments of LL-37, exhibiting different antimicrobial activities, to interact with membranes whose compositions mimic the cytoplasmic membranes of gram-positive or of gram-negative bacteria. These fragments are as follows: KR-12, the smallest active segment of LL-37, with the sequence KRIVQRIKDFLR, which exhibits antimicrobial activity only against gram-negative bacteria; a slightly smaller peptide, RI-10, missing the two cationic residues at the N and C termini of KR-12, which has been shown not to have any antimicrobial activity; a longer peptide, GF-17, which shows antimicrobial activity against gram-positive as well as gram-negative bacteria; and GF-17D3, with 3 D-amino-acid residues, which is also selective only for gram-negative bacteria. Those fragments with the capacity to cluster anionic lipids away from zwitterionic lipids in a membrane exhibit selective toxicity toward bacteria containing zwitterionic as well as anionic lipids in their cytoplasmic membranes but not toward bacteria with only anionic lipids. This finding allows for the prediction of the bacterial-species selectivity of certain agents and paves the way for designing new antimicrobials targeted specifically toward gram-negative bacteria.
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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) | 0,000 | 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 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 ».