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Enregistrement W3205094601 · doi:10.1039/d1tb01864g

Antibacterial activities of physiologically stable, self-assembled peptide nanoparticles

2021· article· en· W3205094601 sur OpenAlexafffund
Nauman Nazeer, Jeffrey R. Simmons, Jan K. Rainey, J.C. Rodríguez-Lecompte, Marya Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Poultry Research Council
Mots-clésPeptideBiophysicsFucoidanNanogelAntibacterial peptideNanoparticleNanocarriersBiologyBacteriaChemistryNanotechnologyMaterials scienceBiochemistryPolysaccharideAntibacterial activityDrug delivery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we report that host defense protein-derived ten amino acid long disulfide-linked peptides self-assemble in the form of β-sheets and β-turns, and exhibit concentration-dependent self-assembly in the form of nanospheres, termed as disulfide linked nanospheres (DSNs). As expected, bare DSNs are prone to aggregation in ionic solutions and in the presence of serum proteins. To yield physiologically stable self-assembled peptide-based materials, DSNs are stabilized in the form of supramolecular assemblies using β-cyclodextrins (β-CD) and fucoidan, as delivery carriers. The inclusion complexes of DSNs with β-CD (β-CD-DSN) and electrostatic complexation of fucoidan with DSNs (FC-DSN) stabilizes the secondary structure of DSNs. Comparison of β-CD-DSNs with FC-DSNs reveals that inclusion complexes of DSNs formed in the presence of β-CD are highly stable under physiological conditions, show high cellular uptake, exhibit bacterial flocculation, and enhance antibacterial efficacies of DSNs in a range of Gram-positive and Gram-negative bacteria.

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 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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