Nature Communications (Apr 2018)
In silico optimization of a guava antimicrobial peptide enables combinatorial exploration for peptide design
- William F. Porto,
- Luz Irazazabal,
- Eliane S. F. Alves,
- Suzana M. Ribeiro,
- Carolina O. Matos,
- Állan S. Pires,
- Isabel C. M. Fensterseifer,
- Vivian J. Miranda,
- Evan F. Haney,
- Vincent Humblot,
- Marcelo D. T. Torres,
- Robert E. W. Hancock,
- Luciano M. Liao,
- Ali Ladram,
- Timothy K. Lu,
- Cesar de la Fuente-Nunez,
- Octavio L. Franco
Affiliations
- William F. Porto
- Centro de Análises Proteômicas e Bioquímicas, Pós-Graduação em Ciências Genômicas e Biotecnologia Universidade Católica de Brasília
- Luz Irazazabal
- Centro de Análises Proteômicas e Bioquímicas, Pós-Graduação em Ciências Genômicas e Biotecnologia Universidade Católica de Brasília
- Eliane S. F. Alves
- Molecular Pathology Post-graduate Program, University of Brasília
- Suzana M. Ribeiro
- S-Inova Biotech, Pós-graduação em Biotecnologia, Universidade Católica Dom Bosco
- Carolina O. Matos
- Laboratório de RMN, Instituto de Química, Universidade Federal de Goiás
- Állan S. Pires
- Centro de Análises Proteômicas e Bioquímicas, Pós-Graduação em Ciências Genômicas e Biotecnologia Universidade Católica de Brasília
- Isabel C. M. Fensterseifer
- Centro de Análises Proteômicas e Bioquímicas, Pós-Graduação em Ciências Genômicas e Biotecnologia Universidade Católica de Brasília
- Vivian J. Miranda
- Centro de Análises Proteômicas e Bioquímicas, Pós-Graduação em Ciências Genômicas e Biotecnologia Universidade Católica de Brasília
- Evan F. Haney
- Centre for Microbial Diseases and Immunity Research, University of British Columbia
- Vincent Humblot
- Sorbonne Université, CNRS, Laboratoire de Réactivité de Surface (LRS)
- Marcelo D. T. Torres
- Synthetic Biology Group, MIT Synthetic Biology Center; The Center for Microbiome Informatics and Therapeutics; Research Laboratory of Electronics, Department of Biological Engineering, and Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology
- Robert E. W. Hancock
- Centre for Microbial Diseases and Immunity Research, University of British Columbia
- Luciano M. Liao
- Laboratório de RMN, Instituto de Química, Universidade Federal de Goiás
- Ali Ladram
- Sorbonne Université, CNRS, Institut de Biologie Paris-Seine (IBPS), Biogenèse des Signaux Peptidiques (BIOSIPE)
- Timothy K. Lu
- Synthetic Biology Group, MIT Synthetic Biology Center; The Center for Microbiome Informatics and Therapeutics; Research Laboratory of Electronics, Department of Biological Engineering, and Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology
- Cesar de la Fuente-Nunez
- Synthetic Biology Group, MIT Synthetic Biology Center; The Center for Microbiome Informatics and Therapeutics; Research Laboratory of Electronics, Department of Biological Engineering, and Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology
- Octavio L. Franco
- Centro de Análises Proteômicas e Bioquímicas, Pós-Graduação em Ciências Genômicas e Biotecnologia Universidade Católica de Brasília
- DOI
- https://doi.org/10.1038/s41467-018-03746-3
- Journal volume & issue
-
Vol. 9,
no. 1
pp. 1 – 12
Abstract
Antimicrobial peptides are considered promising alternatives to antibiotics. Here the authors developed a computational algorithm that starts with peptides naturally occurring in plants and optimizes this starting material to yield new variants which are highly distinct from the parent peptide.