The Addition of a Synthetic LPS-Targeting Domain Improves Serum Stability While Maintaining Antimicrobial, Antibiofilm, and Cell Stimulating Properties of an Antimicrobial Peptide
Notice bibliographique
Résumé
Multi-drug resistant (MDR) bacteria and their biofilms are a concern in veterinary and human medicine. Protegrin-1 (PG-1), a potent antimicrobial peptide (AMP) with antimicrobial and immunomodulatory properties, is considered a potential alternative for conventional antibiotics. AMPs are less stable and lose activity in the presence of physiological fluids, such as serum. To improve stability of PG-1, a hybrid peptide, SynPG-1, was designed. The antimicrobial and antibiofilm properties of PG-1 and the PG-1 hybrid against MDR pathogens was analyzed, and activity after incubation with physiological fluids was compared. The effects of these peptides on the IPEC-J2 cell line was also investigated. While PG-1 maintained some activity in 25% serum for 2 h, SynPG-1 was able to retain activity in the same condition for up to 24 h, representing a 12-fold increase in stability. Both peptides had some antibiofilm activity against Escherichia coli and Salmonella typhimurium. While both peptides prevented biofilm formation of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA), neither could destroy MRSA’s pre-formed biofilms. Both peptides maintained activity after incubation with trypsin and porcine gastric fluid, but not intestinal fluid, and stimulated IPEC-J2 cell migration. These findings suggest that SynPG-1 has much better serum stability while maintaining the same antimicrobial potency as PG-1.
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 distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».