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Enregistrement W3195108855 · doi:10.1039/d1sm00839k

Unravelling the antimicrobial activity of peptide hydrogel systems: current and future perspectives

2021· review· en· W3195108855 sur OpenAlexfundno aff
Emily R. Cross, Sophie Coulter, Sreekanth Pentlavalli, Garry Laverty

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilMedical Research CouncilQueen's University
Mots-clésSelf-healing hydrogelsDrug deliveryBiomaterialAntimicrobialPeptideCurrent (fluid)NanotechnologyAntimicrobial peptidesChemistryMaterials scienceEngineeringBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of hydrogels has garnered significant interest as biomaterial and drug delivery platforms for anti-infective applications. For decades antimicrobial peptides have been heralded as a much needed new class of antimicrobial drugs. Self-assembling peptide hydrogels with inherent antimicrobial ability have recently come to the fore. However, their fundamental antimicrobial properties, selectivity and mechanism of action are relatively undefined. This review attempts to establish a link between antimicrobial efficacy; the self-assembly process; peptide-membrane interactions and mechanical properties by studying several reported peptide systems: β-hairpin/β-loop peptides; multidomain peptides; amphiphilic surfactant-like peptides and ultrashort/low molecular weight peptides. We also explore their role in the formation of amyloid plaques and the potential for an infection etiology in diseases such as Alzheimer's. We look briefly at innovative methods of gel characterization. These may provide useful tools for future studies within this increasingly important field.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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