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Enregistrement W2505589156 · doi:10.1007/978-1-60761-594-1_24

Antimicrobial and Antibiofilm Activity of Quorum Sensing Peptides and Peptide Analogues Against Oral Biofilm Bacteria

2009· article· en· W2505589156 sur OpenAlexaff
Karen LoVetri, Srinivasa Madhyastha

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensKane Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuorum sensingBiofilmBacteriaStreptococcus mutansMicrobiologyAntimicrobialPeptideAntimicrobial peptidesChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Widespread antibiotic resistance is a major incentive for the investigation of novel ways to treat or prevent infections. Much effort has been put into the discovery of peptides in nature accompanied by manipulation of natural peptides to improve activity and decrease toxicity. The ever increasing knowledge about bacteria and the discovery of quorum sensing have presented itself as another mechanism to disrupt the infection process. We have shown that the natural quorum sensing (QS) peptide, competence-stimulating peptide (CSP), used by the caries causing bacteria Streptococcus mutans when used in higher than normally present concentrations can actually contribute to cell death in S. mutans. Using an analogue of this quorum sensing peptide (KBI-3221), we have shown it to be beneficial at decreasing biofilm of various Streptococcus species. This chapter looks at a number of assay methods to test the inhibitory effects of quorum sensing peptides and their analogues on the growth and biofilm formation of oral bacteria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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