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Enregistrement W3080413129 · doi:10.3389/fcimb.2020.00450

N-terminal Myristoylation Enhanced the Antimicrobial Activity of Antimicrobial Peptide PMAP-36PW

2020· article· en· W3080413129 sur OpenAlexaff
Yongqing Liu, Shengnan Li, Tengfei Shen, Liang‐Liang Chen, Jiangfei Zhou, Shuaibing Shi, Yang Wang, Zhanqin Zhao, Chengshui Liao, Chen Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Henan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMyristoylationAntimicrobialPeptideMicrobiologyChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug-resistant bacteria infections and drug residues have been increasing and causing antibiotic resistance and public health threats worldwide. Antimicrobial peptides (AMPs) are novel antimicrobial drugs with the potential to solve these problems. Here, a peptide based on our previously studied peptide PMAP-36PW was designed via N-terminal myristoylation and referred to as Myr-36PW. The fatty acid modification provided the as-prepared peptide with good stability and higher antimicrobial activity compared with PMAP-36PW in vitro. Moreover, Myr-36PW exhibited effective anti-biofilm activity against Gram-negative bacteria and may kill bacteria by improving the permeability of their membranes. In addition, the designed peptide Myr-36PW could inhibit the bacterial growth of Staphylococcus aureus ATCC 25923 and Pseudomonas aeruginosa GIM 1.551 to target organs, decrease the inflammatory damage, show an impressive therapeutic effect on mouse pneumonia and peritonitis experiments, and promote abscess reduction and wound healing in infected mice. These results reveal that Myr-36PW is a promising antimicrobial agent against bacterial 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)0,000
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 seuil0,004

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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