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Enregistrement W4408474384 · doi:10.1016/j.bbrc.2025.151651

Membrane-targeting antimicrobial compounds have differential effects on living and artificial yeast membrane models

2025· article· en· W4408474384 sur OpenAlexafffund
Jennifer I Villacres, Olivia Luong, Michael Shaikhet, J. C. Ononiwu, Tyler J. Avis

Notice bibliographique

RevueBiochemical and Biophysical Research Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAntimicrobialYeastMembraneDifferential (mechanical device)ChemistryBiologyMicrobiologyBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of the plasma membrane is crucial for cell viability and disruptions in membrane stability can significantly impact cell function. Antimicrobial compounds targeting fungal membranes are required as novel alternatives to current resistance-prone fungicides. Six antimicrobials were assessed using the yeast Saccharomyces cerevisiae in living and artificial membrane models to gain insight into their efficacy and mechanistic activity. Antimicrobial-treated yeast cultures were monitored for growth inhibition and cell membrane permeability. Liposomes prepared from yeast polar lipids were used to examine the impact of the antimicrobials on size, polydispersity, and ζ-potential. Iturin and nystatin were the most effective compounds in reducing growth and increasing membrane permeability. ζ-Potential measurements indicated that iturin caused reduced stability, whereas there were no changes in stability with nystatin. Daptomycin and fengycin did not affect growth or permeability, but reduced stability. Nisin inhibited growth but did not affect stability. Surfactin was the only tested compound to increase stability. Results indicate that antimicrobials known to target biomembranes had variable effects, with lipid membrane components playing a role in antifungal outcome and mechanistic activity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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