Examining the Biophysical Properties of the Inner Membrane of Gram-Negative ESKAPE Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The World Health Organization has identified multidrug-resistant bacteria as a serious global health threat. Gram-negative bacteria are particularly prone to antibiotic resistance, and their high rate of antibiotic resistance has been suggested to be related to the complex structure of their cell membrane. The outer membrane of Gram-negative bacteria contains lipopolysaccharides that protect the bacteria against threats such as antibiotics, while the inner membrane houses 20-30% of the bacterial cellular proteins. Given the cell membrane’s critical role in bacterial survival, antibiotics targeting the cell membrane have been proposed to combat bacterial infections. However, a deeper understanding of the biophysical properties of the bacterial cell membrane is crucial for developing effective and specific antibiotics. In this study, Martini coarse-grain molecular dynamics simulations were used to investigate the interplay between membrane composition and biophysical properties of the inner membrane across four pathogenic bacterial species: Klebsiella pneumoniae, Pseudomonas aeruginosa, Enterobacter cloacae , and Escherichia coli . The simulations indicate the impact of species-specific membrane composition on dictating the overall membrane properties. Specifically, cardiolipin concentration in the inner membrane is a key factor influencing the membrane features. Model membranes with varying concentrations of bacterial lipids (phosphatidylglycerol, phosphatidylethanolamine, and cardiolipin) further support the significant role of cardiolipin in determining the membrane biophysical properties. The bacterial inner membrane models developed in this work pave the way for future simulations of bacterial membrane proteins and for simulations investigating novel strategies aimed at disrupting the bacterial membrane to treat antibiotic-resistant infections.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».