针对细菌生物膜的治疗干预的巩固的以知识为导向的计算管道 - - 综述
Reetika Debroy1,2, Sudha Ramaiah1,3
1Medical and Biological Computing Laboratory, School of Bio-Sciences and Technology (SBST), Vellore Institute of Technology (VIT), Vellore, Tamil Nadu, India.
Biofouling
|December 18, 2023
概括
生物信息学工具加速发现新的抗生物膜化合物,以对抗耐药细菌感染. 本综述巩固了开发有效生物膜抑制剂的计算方法.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 生物膜相关感染中的抗菌素耐药性构成了全球卫生挑战.
- 开发有效和经济高效的治疗方法对于治疗这些持久性感染至关重要.
研究的目的:
- 审查当前的生物信息数据库和服务器,用于抗生物膜研究.
- 将计算方法整合为生物膜向治疗的知识导向管道.
主要方法:
- 调查了用于抗生物膜研究的计算数据库和服务器.
- 通过包括基因组学,转录组学,互动组学和蛋白质组学在内的 silico 方法进行检查.
- 提出了一个综合的以知识为导向的计算管道.
主要成果:
- 确定了用于设计和选生物膜抑制剂的关键计算资源.
- 突出了一个管道,集成多omics数据用于目标识别.
- 证明了计算方法在预测生物膜抑制功效方面的潜力.
结论:
- 生物信息学为抗生物膜药物发现提供了加速和具有成本效益的战略.
- 拟议的管道有助于识别新型生物膜抑制剂和向途径.
- 这种方法可以导致对生物膜产生病原体的成功治疗干预.


