Combating Antimicrobial Resistance With New-To-Nature Lanthipeptides Created by Genetic Code Expansion
Notice bibliographique
Résumé
Due to the rapid emergence of multi-resistant bacterial strains in recent decades, the commercially available effective antibiotics are becoming increasingly limited. On the other hand, widespread antimicrobial peptides (AMPs) such as the lantibiotic nisin has been used worldwide for more than 40 years without the appearance of significant bacterial resistance. Lantibiotics are ribosomally synthesized antimicrobials generated by posttranslational modifications. Their biotechnological production is of particular interest to redesign natural scaffolds improving their pharmaceutical properties, which has great potential for therapeutic use in human medicine and other areas. However, conventional protein engineering methods are limited to 20 canonical amino acids prescribed by the genetic code. Therefore, the expansion of the genetic code as the most advanced approach in Synthetic Biology allows the addition of new amino acid building blocks (non-canonical amino acids, ncAAs) during protein translation. We now have solid proof-of-principle evidence that bioexpression with these novel building blocks enabled lantibiotics with chemical properties transcending those produced by natural evolution. The unique scaffolds with novel structural and functional properties are the result of this bioengineering. Here we will critically examine and evaluate the use of the expanded genetic code and its alternatives in lantibiotics research over the last 7 years. We anticipate that Synthetic Biology, using engineered lantibiotics and even more complex scaffolds will be a promising tool to address an urgent problem of antibiotic resistance, especially in a class of multi-drug resistant microbes known as superbugs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».