Role of lipopolysaccharide in antimicrobial and cell penetrating peptide membrane interactions probed by deuterium NMR of whole cells
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how non-lipid components of bacteria affect antimicrobial peptide (AMP)-induced membrane disruption is important for a comprehensive understanding of AMP mechanisms and informing AMP-based drug development. This study investigates how lipopolysaccharide (LPS) affects membrane disruption by the AMP MSI-78 and compares the results to the effect of TP2, a cell-penetrating peptide that crosses membrane bilayers without permeabilizing them. We destabilize the LPS layer of Escherichia coli (E. coli) cells via chelation of the stabilizing divalent cations. 2H NMR spectra of E. coli demonstrate that EDTA concentrations of 2.5 mM and 9.0 mM alone have very minor effects on lipid acyl chain order. Interestingly, we find that E. coli pre-treated with 9.0 mM EDTA before treatment with MSI-78 are more sensitive to AMP-induced acyl chain disruption, indicating that intact LPS reduces MSI-78-induced membrane disruption in E. coli. Surprisingly, we also found that at the level of 2H-NMR, the peptide-induced acyl chain disruption is similar for MSI-78 and TP2, although MSI-78 permeabilizes the bilayer and TP2 does not. Furthermore, LPS disruption appears to protect the bacteria from TP2, although it sensitizes them to MSI-78.
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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 ».