Conjugation of Synthetic Polyproline Moietes to Lipid II Binding Fragments of Nisin Yields Active and Stable Antimicrobials
Notice bibliographique
Résumé
Coupling functional moieties to lantibiotics offers exciting opportunities to produce novel derivatives with desirable properties enabling new functions and applications. Here, five different synthetic hydrophobic polyproline peptides were conjugated to either nisin AB (the first two rings of nisin) or nisin ABC (the first three rings of nisin) by using click chemistry. The antimicrobial activity of nisin ABC + O6K3 against Enterococcus faecium decreased 8-fold compared to full-length nisin, but its activity was 16-fold better than nisin ABC, suggesting that modifying nisin ABC is a promising strategy to generate semi-synthetic nisin hybrids. In addition, the resulting nisin hybrids are not prone to degradation at the C-terminus, which has been observed for nisin as it can be degraded by nisinase or other proteolytic enzymes. This methodology allows for getting more insight into the possibility of creating semi-synthetic nisin hybrids that maintain antimicrobial activity, in particular when synthetic and non-proteinaceous moieties are used. The success of this approach in creating viable nisin hybrids encourages further exploring the use of different modules, e.g., glycans, lipids, active peptide moieties, and other antimicrobial moieties.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».