Controlling Nanonet Morphology via Residue‐Specific Modulation of β‐Hairpin Peptide for Enhanced Bacterial Trapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precise control over peptide nanonet architecture is instrumental in advancing the development of antibacterial nanonets. Here, a novel design strategy is presented to control bacteria nanonet morphology through rational modification of the β‐hairpin side strands, leveraging the unique chemical properties of amino acid side chains. By fine‐tuning both the termini and aromaticity of the hydrophobic residue, the W‐W 13 peptide is engineered to form increased nanofibers interweaving on bacterial surfaces, forming a tightly interwoven nanonet that effectively traps and kills both E. coli and S. aureus . In contrast, asymmetric glutamic acid substitutions on the cationic residues of the E‐E 13 ASYM peptide redirect the nanofibers to self‐interweave, forming extensive nanonets with minimal bacterial coverage and no antibacterial activity. Using these nanonets with distinct morphologies and function, it is demonstrated that the formation of tightly interwoven nanonets on bacterial surfaces significantly reduces the spread of motile E. coli and P. aeruginosa , outperforming both loosely trapping nanonets and conventional potent antibiotics. The findings pave the way for the development of novel peptide‐based nanonets, offering a promising strategy to target bacterial motility and prevent spreading of bacteria.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 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 ».