Avaliação in vitro de atividade antimicrobiana de peptídeos anfipáticos derivados de proteínas do soro de leite
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste estudo foi avaliar, in vitro, a atividade antimicrobiana de peptídeos anfipáticos derivados de proteínas do soro de leite contra importantes microrganismos patogênicos e toxigênicos. Para isto, foram testados dois peptídeos de 16 e 6 aminoácidos, de sequências HQPHQPLPPTVMFPPQ e KIPAVF respectivamente, frente às bactérias Salmonella Typhimurium, Staphylococcus aureus, Listeria monocytogenes e Escherichia coli, e frente aos fungos Aspergillus parasiticus, Fusarium verticillioides e Fusarium graminearum. Buscou-se determinar as concentrações inibitórias mínimas (CIMs) dos dois peptídeos contra os microrganismos utilizando o método de microdiluição em placas de 96 poços. Foram testadas doses de até 5000 mg.L-1 de cada peptídeo, contudo, não foi possível determinar suas CIMs frente aos patógenos e contaminantes testados. Analisando trabalhos similares com peptídeos e/ou lisados proteicos de soro de leite, percebe-se uma variação muito grande entre os resultados. Isso demonstra a divergência de bioatividade de peptídeos com diferentes sequências, além das possíveis diferentes respostas celulares a estas moléculas, tais como metabolização e alterações não-letais. Assim, conclui-se que os peptídeos aqui testados não são bons candidatos para aplicação na indústria de alimentos. Doses mais elevadas dos peptídeos não foram testadas, pois inviabilizaria sua aplicação em alimentos devido ao alto custo de obtenção.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".