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Enregistrement W4401869819 · doi:10.3390/antibiotics13080790

Combinatory Use of hLF(1-11), a Synthetic Peptide Derived from Human Lactoferrin, and Fluconazole/Amphotericin B against Malassezia furfur Reveals a Synergistic/Additive Antifungal Effect

2024· article· en· W4401869819 sur OpenAlexaff
Carlo Brouwer, Bart Theelen, Youp van der Linden, Nick Sarink, Mahfuzur Rahman, Saleh Alwasel, Claudia Cafarchia, Mick M. Welling, Teun Boekhout

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensTC Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesHealth Care and Promotion FundKing Saud University
Mots-clésLactoferrinFluconazoleMicrobiologyAntifungalAmphotericin BBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The increasing resistance of Malassezia yeasts against commonly used antifungal drugs dictates the need for novel antifungal compounds. Human lactoferrin-based peptides show a broad spectrum of antimicrobial activities. Various assays were performed to find the optimal growth conditions of the yeasts and to assess cell viability, using media with low lipid content to avoid peptide binding to medium components. Methods: In the current study, we tested the antimicrobial susceptibility of 30 strains of M. furfur that cover the known IGS1 genotypic variation. Results: hLF(1-11) inhibited the growth of all species tested, resulting in minimum inhibitory concentrations (MIC) values ranging from 12.5 to 100 μg/mL. In the combinatory tests, the majority of fractional inhibitory concentration indexes (FIC) for the tested strains of M. furfur were up to 1.0, showing that there is a synergistic or additive effect on the efficacy of the antifungal drugs when used in combination with hLF(1-11). Conclusion: Results showed that hLF(1-11) could be combined with fluconazole or amphotericin for the antimicrobial treatment of resistant strains, enhancing the potency of these antifungal drugs, resulting in an improved outcome for the patient.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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