Interaction of Cationic Peptides with Bacterial Membranes
Notice bibliographique
Résumé
A common feature of cationic peptides is that their site of action is at the membrane due to channel formation, and that they tend to possess strong selectivity towards then target membrane. For example, although moth cecropin and bee melittin are members of the same family of peptides that adopt amphipathic α-helical structures, the cecropins are strongly antibacterial and demonstrate minimal eukaryotic selectivity (i.e., toxicity), whereas melittin is a weak antibacterial compound but a potent toxin. Whereas the basis for selectivity is not completely understood, it has been shown to be due to the size of the transmembrane electrical potential gradient (up to −140 mV in bacterial cytoplasmic membranes compared with about −20 mV or less in eukaryotic membranes) and the lipid composition (bacterial membranes contain a large number of anionic lipids such as phosphatidyl glycerol and cardiolipin and lack cholesterol in their membranes). Gram-negative bacteria have an additional, outer membrane, and our data suggests that a further level of selectivity is expressed there in that there are Gram-positive bacteria-selective peptides that interact poorly with the outer membrane but (presumably) well with cytoplasmic membranes, whereas we have identified peptides that interact with the outer membrane, but are not bactericidal and thus do not interact with cytoplasmic membranes. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».