Recent Progress in the Chemical Synthesis of Class II and S-Glycosylated Bacteriocins
Notice bibliographique
Résumé
A wide variety of antimicrobial peptides produced by lactic acid bacteria have been identified and studied in the last decades. Known as bacteriocins, these ribosomally-synthesized peptides inhibit the growth of a wide range of bacterial species through numerous mechanisms and show a great variety of spectrum of activity. With their great potential as antimicrobial additives and alternatives to traditional antibiotics in food preservation and handling, animal production and in veterinary and medical medicine, the demand for bacteriocins is rapidly increasing. Bacteriocins are most often produced by fermentation but, in several cases, the low isolated yields and difficulties associated with their purification seriously limit their use on a large scale. Chemical synthesis has been proposed for their production and recent advances in peptide synthesis methodologies have allowed the preparation of several bacteriocins. Moreover, the significant cost reduction for peptide synthesis reagents and building blocks has made chemical synthesis of bacteriocins more attractive and competitive. From a protein engineering point of view, the chemical approach offers many advantages such as the possibility to rapidly perform amino acid substitution, use unnatural or modified residues, and make backbone and side chain modifications to improve potency, modify the activity spectrum or increase the stability of the targeted bacteriocin. This review summarized synthetic approaches that have been developed and used in recent years to allow the preparation of class IIa bacteriocins and S-linked glycopeptides from lactic acid bacteria. Synthetic strategies such as the use of pseudoprolines, backbone protecting groups, microwave irradiations, selective disulfide bridge formation and chemical ligations to prepare class II and S-glycosylsated bacteriocins are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».