Antibiofilm activities of lactoferricin-related Trp- and Arg-rich antimicrobial hexapeptides against pathogenic <i>Staphylococcus aureus</i> and <i>Pseudomonas aeruginosa</i> strains
Notice bibliographique
Résumé
Recently, several antimicrobial peptides (AMPs), varying in length from 12 to 37 residues, have been shown to act as antibiofilm agents. Here, we report a study of 23 hexapeptides modeled after four different Trp- and Arg-rich AMPs, including the RRWQWR-NH2 peptide, derived from bovine lactoferrin. They were tested against the pathogenic Gram-negative Pseudomonas aeruginosa PAO1 strain and a Gram-positive Staphylococcus aureus MRSA strain. Both strains were engineered to express the green fluorescent protein (GFP) protein, and fluorescence detection was used to measure the ability of the peptides to prevent biofilm formation (minimum biofilm inhibitory concentration (MBIC)) or to cause the breakdown of established biofilms (minimum biofilm eradication concentration (MBEC)). Similar antibiofilm activities were obtained with the standard crystal violet dye assay. Most Trp- and Arg-rich hexapeptides displayed a potent antibiofilm activity against the Gram-positive S. aureus MRSA strain. In particular, hexapeptides with 3 Arg and 3 Trp were very effective, especially when they contained the three Trp in sequence. Somewhat unexpectedly, the antimicrobial (MIC) values correlated with the MBIC and MBEC values, which has not been seen for several other AMP/antibiofilm peptides. Our results demonstrate that short Trp- and Arg-rich peptides merit further studies as antibiofilm agents that could be deployed to address part of the antimicrobial resistance problem.
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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) | 0,000 | 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 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 ».