MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921760674 · doi:10.1101/577221

<i>In silico</i> identification of novel peptides with antibacterial activity against multidrug resistant <i>Staphylococcus aureus</i>

2019· preprint· en· W2921760674 sur OpenAlexfundno aff
Linda Oyama, Hamza Olleik, Ana Carolina Nery Teixeira, Matheus M Guidini, James Pickup, Alan Cookson, Hannah Vallin, Toby Wilkinson, Denise Mara Soares Bazzolli, Jennifer Richards, Mandy Wootton, Ralf Mikut, Kai Hilpert, Marc Maresca, Josette Perrier, Matthias Hess, Hilário Cuquetto Mantovani, Narcís Fernández‐Fuentes, Christopher J. Creevey, Sharon Huws

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilSt. George's, University of LondonResearch Councils UKLife Sciences Research Network WalesInstitute of Infection and ImmunityCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésIn silicoStaphylococcus aureusBacteriaBiologyAntimicrobial peptidesMultiple drug resistanceIn vivoMicrobiologyAntimicrobialIn vitroComputational biologyBiochemistryDrug resistanceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Herein we report the identification and characterisation of two linear antimicrobial peptides (AMPs), HG2 and HG4, with activity against a wide range of multidrug resistant (MDR) bacteria, especially methicillin resistant Staphylococcus aureus (MRSA) strains, a highly problematic group of Gram-positive bacteria in the hospital and community environment. To identify the novel AMPs presented here, we employed the classifier model design, a feature extraction method using molecular descriptors for amino acids for the analysis, visualization, and interpretation of AMP activities from a rumen metagenomic dataset. This allowed for the in silico discrimination of active and inactive peptides in order to define a small number of promising novel lead AMP test candidates for chemical synthesis and experimental evaluation. In vitro data suggest that the chosen AMPs are fast acting, show strong biofilm inhibition and dispersal activity and are efficacious in an in vivo model of MRSA USA300 infection, whilst showing little toxicity to human erythrocytes and human primary cell lines ex vivo . Observations from biophysical AMP-lipid-interactions and electron microscopy suggest that the newly identified peptides interact with the cell membrane and may be involved in the inhibition of other cellular processes. Amphiphilic conformations associated with membrane disruption are also observed in 3D molecular modelling of the peptides. HG2 and HG4 both preferentially bind to MRSA total lipids rather than with human cell lipids indicating that HG4 may form superior templates for safer therapeutic candidates for MDR bacterial infections. Author Summary We are losing our ability to treat multidrug resistant (MDR) bacteria, otherwise known as superbugs. This poses a serious global threat to human health as bacteria are increasingly acquiring resistance to antibiotics. There is therefore urgent need to intensify our efforts to develop new safer alternative drug candidates. We emphasise the usefulness of complementing wet-lab and in silico techniques for the rapid identification of new drug candidates from environmental samples, especially antimicrobial peptides (AMPs). HG2 and HG4, the AMPs identified in our study show promise as effective therapies for the treatment of methicillin resistant Staphylococcus aureus infections both in vitro and in vivo whilst having little cytotoxicity against human primary cells, a step forward in the fight against MDR infections.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetAntimicrobial Peptides and ActivitiesTravaux en français237 207