How Cell Concentrations Are Implicated in Cell Selectivity of Antimicrobial Peptides
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial peptides (AMPs) are known to selectively bind to and kill microbes over host cells. Contrary to a conventional view, there is now evidence that AMP's cell selectivity varies with cell densities and is not uniquely determined. Using a coarse-grained model, we study how the cell selectivity of membrane-lytic AMPs, defined as the ratio between their minimum hemolytic (MHC) and minimum inhibitory concentrations (MIC), depends on cell densities or on the way it is measured. A general picture emerging from our study is that the selectivity better captures peptide's intrinsic properties at low cell densities. The selectivity, however, decreases and becomes less intrinsic as the cell density increases, as long as it is chosen to be the same for both types of cells. Importantly, our results show that the selectivity can be excessively overestimated if higher host cell concentrations are used; in contrast, it becomes mistakenly small if measured for a mixture of both types of cells, even with similar choices of cell densities (i.e., higher host cell densities). Our approach can be used as a fitting model for relating the intrinsic selectivity to the apparent (cell-density-dependent) one.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».