Peptide modification results in the formation of a dimer with a 60-fold enhanced antimicrobial activity
Notice bibliographique
Résumé
Cationic antimicrobial peptides (CAMPs) occur naturally in numerous organisms and are considered as a class of antibiotics with promising potential against multi-resistant bacteria. Herein, we report a strategy that can lead to the discovery of novel small CAMPs with greatly enhanced antimicrobial activity and retained antibiofilm potential. We geared our efforts towards i) the N-terminal cysteine functionalization of a previously reported small synthetic cationic peptide (peptide 1037, KRFRIRVRV-NH2), ii) its dimerization through a disulfide bond, and iii) a preliminary antimicrobial activity assessment of the newly prepared dimer against Pseudomonas aeruginosa and Burkholderia cenocepacia, pathogens responsible for the formation of biofilms in lungs of individuals with cystic fibrosis. This dimer is of high interest as it does not only show greatly enhanced bacterial growth inhibition properties compared to its pep1037 precursor (up to 60 times), but importantly, also displays antibiofilm potential at sub-MICs. Our results suggest that the reported dimer holds promise for its use in future adjunctive therapy, in combination with clinically-relevant antibiotics.
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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 | 0,001 |
| 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 ».