Recent advances: peptides and self-assembled peptide-nanosystems for antimicrobial therapy and diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial infections, especially the refractory treatment of drug-resistant bacteria, are one of the greatest threats to human health. During the past decades, biomedical nanomaterials have been developed in an increasing number of fields, which significantly contribute to our public healthcare systems. Peptide-based drugs, such as antimicrobial peptides, cyclopeptides, and glycopeptides, play important roles in the treatment of drug-resistant bacterial infections, due to their unique lower resistance antibacterial mechanism. Among them, biomimetic nanostructures fabricated by self-assembled peptide nanomaterials have received considerable development in surface protection, tissue engineering, bactericides, etc. Besides, bacterial diagnostic reagents based on self-assembled peptide materials also provide strong support for early detection and infection imaging of bacterial infections. In this review, we have systematically discussed peptide-based self-assembled nanomaterials, including their sequences, subunits, secondary structures, assembled nanostructures, and biomedical applications for antibacterial therapy and diagnosis. We have reviewed and discussed the structure-function relationship, molecular design strategy, and structure effect of antimicrobial peptides. The sequence design of self-assembled peptides and the application of self-assembled peptide nanomaterials in the diagnosis and treatment of bacterial infections are emphasized. Also, we analyzed and summarized the design and development of smart materials, reviewed the innovative "in vivo self-assembly" nanotechnology, and proposed the future design and prospect of smart self-assembly nanomaterials based on peptides in the biological antibacterial field.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».