Influence of Peptide Conjugation Sites on Lunatin–Alumina Nanoparticles: Implications for Membrane Interaction and Antimicrobial Activity
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The increasing prevalence of multidrug-resistant bacteria presents a major global health challenge, prompting a search for innovative antimicrobial strategies. This study aimed to develop and evaluate a novel nanobiostructure combining alumina nanoparticles (NPs) with the antimicrobial peptide lunatin-1 (Lun-1), forming peptide-functionalized nanofilaments. The main objective was to investigate how the site of peptide functionalization (C-terminal vs. N-terminal) affects membrane interactions and antibacterial activity. Methods: NP–peptide conjugates were synthesized via covalent bonding between lun-1 and alumina NP and characterized using transmission electron microscopy (TEM), X-ray diffraction (XRD), zeta potential analysis, dynamic light scattering (DLS), Fourier-transform infrared (FTIR), and solid-state 13C NMR. Antibacterial activities were assessed against different Gram-positive and Gram-negative strains. Biophysical analyses, including circular dichroism (CD), isothermal titration calorimetry (ITC), differential scanning calorimetry (DSC), and solid-state 2H NMR, were employed to evaluate peptide–membrane interactions in the presence of membrane-mimetic vesicles composed of POPC:POPG (3:1) and DMPC:DMPG (3:1). Results: Characterization confirmed the successful formation of NP–peptide nanofilaments. Functionalization at the N-terminal significantly influenced both antibacterial activity and peptide conformation compared to C-terminal attachment. Biophysical data demonstrated stronger membrane interaction and greater membrane disruption when lun-1 was conjugated at the N-terminal. Conclusions: The site of peptide conjugation plays a crucial role in modulating the biological and biophysical properties of NP–lunatin-1 conjugates. C-terminal attachment of lunatin-1 retains both membrane interaction and antibacterial efficacy, making it a promising strategy for the design of peptide-based nanotherapeutics targeting resistant pathogens.
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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 ».