Dioctanoyl Ultrashort Tetrabasic β-Peptides Sensitize Multidrug-Resistant Gram-Negative Bacteria to Novobiocin and Rifampicin
Notice bibliographique
Résumé
Recently reported peptidomimetics with increased resistance to trypsin were shown to sensitize priority multidrug-resistant (MDR) Gram-negative bacteria to novobiocin and rifampicin. To further optimize proteolytic stability, β-amino acid-containing derivatives of these compounds were prepared, resulting in three dioctanoyl ultrashort tetrabasic β-peptides (dUSTBβPs). The nonhemolytic dUSTBβP 3, comprised of three β 3 -homoarginine residues and two fatty acyl tails eight carbons long, enhanced the antibacterial activity of various antibiotics from different classes. Notably, compound 3 retained the ability to potentiate novobiocin and rifampicin in wild-type Gram-negative bacteria against MDR clinical isolates of Pseudomonas aeruginosa , Acinetobacter baumannii , Escherichia coli , Klebsiella pneumoniae , and Enterobacter cloacae . dUSTBβP 3 reduced the minimum inhibitory concentration of novobiocin and rifampicin below their interpretative susceptibility breakpoints. Furthermore, compound 3 exhibited improved in vitro stability (86.8 ± 3.7% remaining) relative to its α-amino acid-based counterpart (39.5 ± 7.4% remaining) after a 2 h incubation in human plasma.
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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 ».