Interaction of designed cationic antimicrobial peptides with the outer membrane of gram-negative bacteria
Notice bibliographique
Résumé
The outer membrane (OM) is a hallmark feature of gram-negative bacteria that provides the species with heightened resistance against antibiotic threats while cationic antimicrobial peptides (CAPs) are natural antibiotics broadly recognized for their ability to disrupt bacterial membranes. It has been well-established that lipopolysaccharides present on the OM are among major targets of CAP activity against gram-negative species. Here we investigate how the relative distribution of charged residues along the primary peptide sequence, in conjunction with its overall hydrophobicity, affects such peptide-OM interactions in the natural CAP Ponericin W1. Using a designed peptide library derived from Ponericin W1, we determined that the consecutive placement of Lys residues at the peptide N- or C-terminus (ex. "PonN": KKKKKKWLGSALIGALLPSVVGLFQ) enhances peptide binding affinity to OM lipopolysaccharides compared to constructs where Lys residues are interspersed throughout the primary sequence (ex. "PonAmp": WLKKALKIGAKLLPSVVKLFKGSGQ). Antimicrobial activity against multidrug resistant strains of Pseudomonas aeruginosa was similarly found to be highest among Lys-clustered sequences. Our findings suggest that while native Ponericin W1 exerts its initial activity at the OM, Lys-clustering may be a promising means to enhance potency towards this interface, thereby augmenting peptide entry and activity at the IM, with apparent advantage against multidrug-resistant species.
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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 ».