Emergence of <i>Staphylococcus aureus</i> Resistance to Antimicrobial Peptides Nisin, NZ2114 and Bacitracin Involves Multiple Phenotypic Changes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The rise of antibiotic‐resistant bacteria has intensified global interest in antimicrobial peptides (AMPs) as promising feed additives. Although AMPs were initially considered less prone to resistance due to their broad‐spectrum activity, recent studies have revealed an alarming increase in bacterial resistance to AMPs, though the mechanisms remain poorly understood. In this study, we demonstrate that Staphylococcus aureus can develop stable resistance to the plectasin‐derived AMP NZ2114, as well as nisin and bacitracin, after 35 consecutive days of exposure. Comparative genomic analysis identified five candidate genes associated with resistance, with functional assays revealing significant mutations in ndh (Gln287*), lytD (Ala138Thr), and braS (Asn130Asp) as key contributors. Knockout studies showed that Δ ndh strains exhibited increased resistance to NZ2114, bacitracin, and nisin, alongside reduced intracellular ROS levels and rifampicin mutation rates. In contrast, Δ lytD and Δ braS mutants displayed diminished resistance to NZ2114 and bacitracin, with enhanced biofilm formation in Δ lytD and reduced biofilm capacity in Δ braS . To further investigate these mutations, we generated in situ complementation strains ∆ :: lytD‐ A138T and ∆:: braS‐ N130D, both of which showed heightened resistance compared to wild type, indicating that functional alterations, rather than gene loss, mediate resistance. Notably, resistance phenotypes correlated inversely with bacterial surface anion levels, emphasizing the importance of electrostatic interactions between cationic AMPs and bacterial surface anions in antimicrobial efficacy. These findings provide novel insights into the mechanisms of AMP resistance in S. aureus , highlighting the risk of cross‐resistance and underscoring the need for stringent control of AMP use to mitigate the emergence of resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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)
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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 tête enseignante, 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 ».