The Resilience of <i>Pseudomonas aeruginosa</i> to Antibiotics and theDesigning of Antimicrobial Peptides to Overcome Microbial Resistance
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».