Enhanced Gram-Negative Membrane Disruption and In Vivo Efficacy via Lysine-Arginine Enrichment of Opis16a
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Infections complicate burn wound care, especially with the rise of antimicrobial resistance. Antimicrobial peptides (AMPs) offer the potential for advancing wound care by combating persistent infections. Opis16a, a scorpion venom-derived AMP, exhibits potent antibacterial activity by targeting Gram-negative membranes, causing rapid membrane disruption and bacterial cell death. Here, four novel Opis16a analogues were developed with improved membrane targeting and antibacterial efficacy. One analogue shows particular promise for topical application in Gram-negative burn wound infections. Enhanced peptide–lipid hydrogen bonding increases conformational stability, membrane insertion, and permeabilization rates. Substituting lysine residues in the C-terminal with arginine leads to the most consistent improvement in activity, selectivity for pathogen over HaCat cells, and stability in serum. In an in vivo Galleria mellonella burn wound model, a 5 mg/kg topical dose provides better protection than Opis16a against Enterobacter cloacae NICD 16103. These findings highlight the potential of optimized bactericidal AMPs to improve burn wound care.
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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) | 0,001 | 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 ».