PEPTIDES EXTRACTED FROM ARTEMISIA HERBA ALBA HAVE ANTIMICROBIAL ACTIVITY AGAINST FOODBORNE PATHOGENIC GRAM-POSITIVE BACTERIA
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artemisia herba alba, classified into the family of Asteraceae, is an aromatic herb that is traditionally used as a purgative and anti-pyretic folk medicine by rural people of south Tunisia. This study reports the first identification of antimicrobial peptides from this medicinal plant that inhibited the growth of several food-borne pathogenic bacteria. 
 Materials and methods: The extraction and purification of peptidic agents from Artemisia herba alba, have been performed using precipitation by ammonium sulfate of a phosphate buffer crude extract obtained from the plant leaves, followed by reverse-phase HPLC on a C18 column. The mass of the peptides was estimated by SDS-PAGE electrophoresis, followed by a gel overlay assay and ultra-filtration through a 5 kDa cut-off membrane. Fractions from every purification steps were sampled and assayed for activity towards different food-borne bacterial strains pathogenic and non pathogenic to humans. 
 Results: The phosphate buffer crude extract, as well as its ammonium sulfate precipitate, designated AS-P, inhibited the growth of Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus, Bacillus cereus sensu stricto and the new approved species Bacillus cytotoxicus. AS-P MICs (minimum inhibitory concentrations) ranged from 0.241 to 3.8 mg/ml proteins for L. monocytogenes and B. cereus sensu stricto (strains ATCC10987 and IP5832), respectively. The bioactive AS-P molecules were stable up to 10 minutes heating at 120°C and they resisted organic solvent effects. Antimicrobial activity of A. herba alba AS-P decreased to 40 and 60% after proteolytic treatment with trypsin and proteinase K, respectively, suggesting peptides being responsible for the A. herba alba AS-P activity. The mass of antibacterial A. herba alba peptides was estimated below 5 kDa. Two AS-P fractions, eluted at 40 and 37% acetonitrile, showed antibacterial activity when assayed against L. monocytogenes. 
 Conclusion: A. herba alba could make a new source of novel natural anti-infective agents that could be used in food bio-preservation as natural additives or in human infectious disease treatments against multi-drug resistant pathogens.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».