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Enregistrement W2982357632 · doi:10.1021/acs.jmedchem.9b01344

Influence of Non-natural Cationic Amino Acids on the Biological Activity Profile of Innate Defense Regulator Peptides

2019· article· en· W2982357632 sur OpenAlexafffund
Evan F. Haney, Simone C. Barbosa, Beverlie Baquir, Robert E. W. Hancock

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversity of British ColumbiaCanada Research Chairs
Mots-clésCationic polymerizationChemistryAmino acidPeptideBiofilmBiochemistryBiological activityIn vitroCombinatorial chemistryBacteriaBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Non-natural amino acids can be incorporated into synthetic host defense peptides (HDPs) to modulate their susceptibility to proteolytic degradation. However, the impact of non-natural amino acids on the antibiofilm and immunomodulatory activities of synthetic HDPs remains unclear. Using SPOT-synthesized peptide arrays, non-natural cationic amino acids of varying side chain lengths were incorporated into a synthetic HDP, IDR-1018, and the impact of these substitutions on the antibiofilm activity toward methicillin resistant Staphylococcus aureus biofilms was assessed. Multiply-substituted derivatives were designed that incorporated favorable non-natural cationic amino acid moieties throughout IDR-1018. The antibiofilm and immunomodulatory activities of these derivatives were assessed in vitro, revealing that the incorporation of non-natural amino acids modulated (either positively or negatively) these activities of IDR-1018. Furthermore, the tryptic stability of the IDR-1018 derivatives was assessed revealing that proteolytic stability was favored for shorter cationic side chains and was influenced by the primary peptide sequence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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