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World File Search System脂肽
脂肽类似物的多样化在生物活动中驱动多功能性
摘要：环状脂肽（CLP）是具有不同生物学功能的有效次级代谢产物。芽孢杆菌菌株主要产生三个关键家族的CLP，即Iturins，风霉素和表面蛋白，每种都包含结构变体，其特征在于与脂肪酸链相关的环状肽。尽管对CLP进行了广泛的研究，但这些类似物的个别作用及其在驱动生物学活动中的比例仍在很大程度上被忽略了。在这项研究中，我们从velezensis umaf6639中纯化和化学表征了CLP变体，并对它们单独测试了它们的抗真菌和植物生长促进作用。我们分离了5个含有ITURIN A类似物的分数（从C 13到C 17），5个甲壳霉素级分（包含C 16，C 17和C 18风霉素A和C 18风霉素A和C 14，C 15，C 16，C 16和C 17 fengecin B）和5个表面菌馏分（从C 12到C 16）。我们表明，基于每种脂肪肽变体计算的生理比率，抗真菌活性和种子梯形生长促进如何依赖脂蛋白结构变体和浓度。值得注意的是，我们发现最有毒的变体是最少的，它们可能在保留生物活性的同时最小化自毒性。通过与更丰富，更积极的类似物的协同互动来实现这种平衡。此外，某些风水和表面素的变体被证明可以增加细菌种群密度和外多糖产生，对微生物竞争的关键策略，具有重大的生态影响。■简介除了促进基本知识外，我们的发现还将支持精确生物技术创新的发展，提供有针对性的解决方案来推动可持续的粮食生产和保存策略。关键词：环状脂肪肽，结构变体，类似物，芽孢杆菌，抗真菌，抗真菌，植物生长促进，生物技术，可持续农业，食品控制。
脑发脂肽（BNP）水平
覆盖范围的适应症，局限性和/或医疗必要性B型Natriaretic肽（BNP）是主要在左心室中产生的心脏神经激素。它是对心室体积膨胀和压力超负荷的响应，通常在充血性心力衰竭（CHF）中发现的因素。与其他临床信息结合使用，BNP的快速测量可用于建立或排除诊断和评估急性呼吸困难患者CHF的严重程度，因此可以启动适当及时的治疗。该测试还用于预测急性冠状动脉综合征在急性冠状动脉事件发生后的头几天进行测量的急性冠状动脉综合征的长期风险。
脂肽的结构影响其体外抗 SARS-CoV-2 的抗病毒活性和作用方式
摘要 微生物脂肽由非核糖体肽合成酶合成，由疏水脂肪酸链和亲水肽部分组成。这些结构多样的两亲分子可以与生物膜相互作用并具有各种生物活性，包括抗病毒特性。本研究旨在评估 15 种不同脂肽对严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 的细胞毒性和抗病毒活性，以了解它们的构效关系。非离子脂肽的细胞毒性通常比带电脂肽更强，阳离子脂肽的细胞毒性低于阴离子和非离子变体。在 100 µg/mL 时，六种脂肽将受感染的 Vero E6 细胞中的 SARS-CoV-2 RNA 降低至无法检测到的水平，而另外六种脂肽实现了 2.5 至 4.1 个对数的减少，三种没有显着影响。表面活性素、白线诱导因子 (WLIP)、芬尤金和卡泊芬净成为最有前途的抗 SARS-CoV-2 药物。详细分析显示，这四种脂肽影响了病毒生命周期的各个阶段，包括病毒包膜。表面活性素和 WLIP 显著降低了复制试验中的病毒 RNA 水平，与中和血清相当。表面活性素独特地抑制了病毒出芽，而芬尤金影响了感染前细胞治疗后的病毒结合。与其他药物相比，卡泊芬净的抗病毒作用较低。确定了影响脂肽细胞毒性和抗病毒活性的关键结构特征。含有大量氨基酸的脂肽，尤其是带电（优先为阴离子）氨基酸，表现出强大的抗 SARS-CoV-2 活性。这项研究为设计具有低细胞毒性和高抗病毒功效的新型脂肽铺平了道路，可能带来有效的治疗方法。
通过对脂质膜的差异影响，脂肽和表面素的不同生物防治活性
脂肽具有化学农药的有希望的替代品，用于植物生物防治目的。我们的研究通过检查它们与脂质膜的相互作用，探讨了脂肽表面蛋白（SRF）和富霉素（FGC）的独特植物生物防治活性。我们的研究表明，FGC具有直接的拮抗活性，对辣椒粉，并且在拟南芥中没有明显的免疫吸收活性，而SRF仅表现出刺激植物免疫力的能力。它还揭示了SRF和FGC对膜完整性和脂质堆积的影响。SRF主要影响膜的物理状态，而没有明显的膜通透性，而FGC透化膜而不会显着影响脂质堆积。从我们的结果中，我们可以提出脂肽的直接拮抗活性与它们透化脂质膜的能力有关，而刺激植物免疫的能力更可能是它们改变膜的机械性能的能力。我们的工作还探讨了膜脂质成分如何调节SRF和FGC的活动。固醇对两种脂肽的活性产生负面影响，而鞘脂会减轻对膜脂质填料的影响，但会增强膜泄漏。总而言之，我们的发现强调了考虑膜脂质填料和泄漏机制在预测脂肽的生物学作用中的重要性。它还阐明了膜组成与脂肽的有效性之间的复杂相互作用，从而提供了靶向生物控制剂设计的见解。
脂肽的计算机辅助药物发现的机会主义挑战：大分子疗法的新见解
抽象的计算机辅助药物设计是击败干燥药物发现的一种有前途的方法。它旨在通过成本效益减少实验性工作。自然发生的大分子具有高于500道尔顿的分子量，例如猫离子肽，环状肽，糖肽和脂肪肽是一些大分子的例子，这些实例是成功应用，这些实例是作为广泛的抗生素，抗癌，抗癌药物，抗病毒，反病毒，抗原和毒药。利用微生物 - 土豆片作为潜在的候选药物，通过大规模生产此类分子而不是合成方法来产生成本效益。对此类化合物的计算研究产生了巨大的可能性，可以使用可用的计算工具来处理这些复杂分子，从而开发新的潜在客户。开发率始于母体药物分子中所需的结构修饰。虚拟修饰，然后通过分子建模模拟和结构活性关系模型的鉴定，然后在目标位点进行分子相互作用研究，以开发出更为突出和潜在的药物分子。铅优化研究以开发具有提高特异性和降低靶向的新型化合物是大分子在计算上是一个巨大的挑战。预测优化的药物特性的预测有助于与天然化合物相比，具有较低毒性的化合物的发展。因此，需要探索来自具有更高特异性的天然大分子的Devel-op新颖化合物。生成针对目标特异性和ADMET（吸收，分布，新陈代谢，排泄和毒性）的化合物和研究库，用于大分子，这是费力的，并且通过无体外方法产生了巨大的成本和化学浪费。这篇评论文章将重点介绍了计算机辅助药物发现大分子疗法的可能挑战和机遇。关键字：抗真菌剂，环状肽，药物发现，糖肽，脂肽引用本文：Yadav M，Eswari JS。脂肽的计算机辅助药物发现的机会主义挑战：大分子疗法的新见解。Avicenna J Med Bio-Tech 2023; 15（1）：1-13。