Postbiotics-peptidoglycan, lipoteichoic acid, exopolysaccharides, surface layer protein and pili proteins—Structure, activity in wounds and their delivery systems
Notice bibliographique
Résumé
Chronic wound healing is a pressing global public health concern. Abuse and drug resistance of antibiotics are the key problems in the treatment of chronic wounds at present. Postbiotics are a novel promising strategy. Previous studies have reported that postbiotics have a wide range of biological activities including antimicrobial, immunomodulatory, antioxidant and anti-inflammatory abilities. However, several aspects related to these postbiotic activities remain unexplored or poorly known. Therefore, this work aims to outline general aspects and emerging trends in the use of postbiotics for wound healing, such as the production, characterization, biological activities and delivery strategies of postbiotics. In this review, a comprehensive overview of the physiological activities and structures of postbiotic biomolecules that contribute to wound healing is provided, such as peptidoglycan, lipoteichoic acid, bacteriocins, exopolysaccharides, surface layer proteins, pili proteins, and secretory proteins (p40 and p75 proteins). Considering the presence of readily degradable components in postbiotics, potential natural polymer delivery materials and delivery systems are emphasized, followed by the potential applications and commercialization prospects of postbiotics. These findings suggest that the treatment of chronic wounds with postbiotic ingredients will help provide new insights into wound healing and better guidance for the development of postbiotic products.
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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) | 0,001 | 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 ».