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Enregistrement W4295078867 · doi:10.2174/0929867329666220907100505

The Resilience of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> to Antibiotics and theDesigning of Antimicrobial Peptides to Overcome Microbial Resistance

2022· review· en· W4295078867 sur OpenAlexaff
Daniel Juárez-López, Estefanía Morales-Ruiz, Leonardo David Herrera-Zúñiga, Zuriel González-Carrera, Elizabeth Cuevas-Reyes, Gerardo Corzo, Alejandro Schcolnik‐Cabrera, Elba Villegas

Notice bibliographique

RevueCurrent Medicinal Chemistry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudomonas aeruginosaMicrobiologyAntimicrobialAntibioticsBiologyAntibiotic resistanceAntimicrobial peptidesIn silicoBacteriaComputational biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudomonas aeruginosa (P. aeruginosa) is a bacterium of medical concern known for its potential to persist in diverse environments due to its metabolic capacity. Its survival ability is linked to its relatively large genome of 5.5-7 Mbp, from which several genes are employed in overcoming conventional antibiotic treatments and promoting resistance. The worldwide prevalence of antibiotic-resistant clones of P. aeruginosa necessitates novel approaches to researching their multiple resistance mechanisms, such as the use of antimicrobial peptides (AMPs). In this review, we briefly discuss the epidemiology of the resistant strains of P. aeruginosa and then describe their resistance mechanisms. Next, we explain the biology of AMPs, enlist the present database platforms that describe AMPs, and discuss their usefulness and limitations in treating P. aeruginosa strains. Finally, we present 13 AMPs with theoretical action against P. aeruginosa, all of which we evaluated in silico in this work. Our results suggest that the AMPs we evaluated have a carpet-like mode of action with a membranolytic function in Gram-positive and Gramnegative bacteria, with a clear potential of synthesis for in vitro evaluation.

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)0,001
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 enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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