<scp>d</scp>-Amino acids in antimicrobial peptides: a potential approach to treat and combat antimicrobial resistance
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance is one of the leading challenges in the human healthcare segment. Advances in antimicrobial resistance have triggered exploration of natural alternatives to stabilize its seriousness. Antimicrobial peptides are small, positively charged oligopeptides that are as potent as commercially available antibiotics against a wide spectrum of organisms, such as Gram-positive bacteria, Gram-negative bacteria, viruses, and fungal strains. In addition to their antibiotic capabilities, these peptides possess anticancer activity, activate the immune response, and regulate inflammation. Peptides have distinct modes of action and fall into various categories due to their amino acid composition. Although antimicrobial peptides specifically target the bacterial cytoplasmic membrane, they can also target the cell nucleus and protein synthesis. Owing to the increasing demand for novel treatments against the threat of antimicrobial resistance, naturally synthesized peptides are a beneficial development concept. Antimicrobial peptides are pervasive and can easily be modified using de-novo synthesis technology. Antimicrobial peptides can be isolated from natural resources such as humans, plants, bacteria, and fungi. This review gives a brief overview of antimicrobial peptides and their diastereomeric composition. Other current trends, the future scope of antimicrobial peptides, and the role of d-amino acids are also discussed, with a specific emphasis on the design and development of new drugs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,018 |
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 ».