抗菌肽研究进展

探索新一代抗生素的研究进展近年来，由于细菌耐药性的日益严重，传统的抗生素对许多疾病的治疗效果逐渐减弱。

为了应对这一挑战，科学家们开始积极研究新一代抗生素，以期能够有效地攻克耐药菌株。

本文将探索新一代抗生素的研究进展，介绍几种前沿性的抗生素研发方式，并展望未来的发展趋势。

一、抗菌肽研究取得突破抗菌肽是一类天然存在于生物体内的短链蛋白，具有广谱的抗菌活性。

最近的研究表明，某些抗菌肽具有破坏细菌细胞膜的能力，有效杀灭细菌。

研究人员通过改良抗菌肽的结构，提高其稳定性和抗菌活性，进一步推动了抗菌肽在抗生素研发领域的应用。

未来，抗菌肽有望成为一种新一代抗生素的重要组成部分。

二、靶向细菌新机制的抗生素研发除了传统的抗生素作用于细菌细胞壁、细胞膜或蛋白质合成等靶点外，科学家们开始关注细菌内部其他新的靶点。

例如，一些新型抗生素可以通过干扰细菌的代谢途径、核酸合成或细菌抗氧化防御机制等方式，实现对细菌的靶向杀灭。

这种策略的研究给我们带来了新的治疗思路和方向，并在抗生素研发中取得了一定的突破。

三、利用基因编辑技术研发个性化抗生素基因编辑技术的发展为抗生素个性化研发带来了新的机遇。

科学家们利用CRISPR-Cas9等基因编辑工具，可以精准地修改细菌的基因组，使其丧失耐药性。

这种个性化的抗生素研发方式可以根据不同菌株的特点进行针对性治疗，从而提高抗生素的疗效，并减少抗生素滥用所带来的问题。

四、采用合成生物学方法开发新型抗生素合成生物学是一门交叉学科，可以利用基因工程技术和化学合成方法，设计合成出全新的生物活性物质。

近年来，有研究人员利用合成生物学方法成功合成出多肽类、环肽类等多种抗生素，这些全新的抗生素具有良好的稳定性和抗菌活性，有望成为新一代抗生素的主要候选药物。

五、抗生素联用研究展现潜力由于细菌的耐药性问题，单一抗生素的应用效果不如以往。

因此，研究人员开始将两种或更多不同的抗生素组合使用，以期通过相互作用的方式增强抗菌效果，减少耐药菌株的产生。

药用植物提取物结合抗菌肽去痘作用的研究进展青春痘一直是困扰青年男女的一种皮肤疾患，不仅影响人们形体的美观，还给人们带来了一定的健康隐患。

随着科学技术的发展及人们健康环保意识的提高，市面上出现了多种治疗青春痘的药物提纯化妆品，但是，其功效作用亟待考察。

基于此，本文就相关药物植物成分及功效进行了探讨，并讨论了药用植物提取物结合抗菌肽的抗痘作用，指出应开发出药用植物提取与抗菌肽成分相结合的化妆品，有效缓解和消除青春痘。

标签：药用植物；提取物；抗菌肽；青春痘前言：青春痘是一种常发于青少年及青年之间的毛囊皮脂腺皮肤病，多发于面部、后背及颈部等皮脂较为丰富的部位，严重影响人们形体的美观，更给患者带来一定的健康隐患。

青春痘的形成除了与心理及遗传因素有關，还与由内分泌失调、毛囊皮脂腺导管角化过度、皮脂分泌过多以及痤疮丙酸杆菌的过度增殖而引起的毛囊炎症有关。

而且，不良的生活、饮食习惯及滥用化妆品及药物均可导致不同程度青春痘的产生。

传统的去痘产品含有大量的抗生素药物成分和化学原料，疗效不佳，而且容易产诸多毒副作用，影响皮肤健康甚至诱发激素性皮炎等。

近年来，随着人们健康安全及环保意识的提高，为了避免对皮肤造成伤害，人们常常青睐于安全性较高的含有天然药用植物活性及新型抗菌肽生物成分的去痘产品[1]。

一药用植物提取物成分与功效研究探析在化妆品行业中，近年来以中草药成分为特色的纯植物化妆产品不断增多，并受到了广大消费者的青睐。

据统计，我国在植物性化妆品的消费上，近五年来增长了10%，与其他类型的化妆品平均增长了6.2%。

因此，医疗界及化妆品业界的当务之急是根据药用植物的特征，筛选出与青春痘所形成的机理相适应，能够产生稳定效果，而且易于获得去痘类药用植物。

（一）金镂梅的成分及功效研究金镂梅中所含有的鞣花型单宁聚合物具有超强的抗过敏性，对皮肤具有镇痛、抑菌、抗氧化和抗炎的作用，而且对由紫外线过度照射引起的自由基损害具有一定的防护作用。

2020年第6期（总第275期）文献综述79饲料营养调控内源性抗菌肽表达的研究进展孙健李璟乔立东（北京农业职业学院牧医系北京102442）中图分类号：S816.8文献标识码：A文章编号：1007-1733(2020)06-0079-03抗菌肽，又名宿主防御肽，是广泛存在于动物、植物和微生物中的一类具有广谱的抗细菌、抗真菌、抗病毒活性的肽类物质，是脊椎动物先天免疫的重要组成部分。

抗菌肽具有抗菌谱广、高效且极少产生耐药性等优势，但因提取纯化困难、产量低、合成技术要求高等问题，使抗菌肽的研究与应用受到了限制，而通过外源性因素调控机体抗菌肽的表达水平是一种经济有效的方式，本文综述了外源性营养成分调控抗菌肽表达方面的研究进展。

抗菌肽是生物为了抵抗外界微生物入侵而产生的一类防御性的多肽类物质，是生物先天免疫的重要组成部分。

抗菌肽通常由20~80个左右的氨基酸残基组成，具有水脂两亲性，带有正电荷，可与带负电荷的靶细胞结合，插入细胞脂质双分子层中，破坏细胞膜，杀伤病原体[1]。

内源性抗菌肽具有较强的抗菌活性，还具有抗真菌、抗病毒、抗寄生虫、激活机体免疫系统，促进血管生成和损伤修复等作用。

更为重要的是，抗菌肽具有的独特结构和作用机制，使其具有抗菌谱广、高效而且不易产生耐药性等优点[2,3]。

使用抗生素是解决细菌性消化道疾病的重要手段，但随着抗生素不当使用引发的病原菌耐药、药物的残留、肠道微生态失衡和环境污染等问题而逐渐被限制使用，尤其是近年来“限抗令”，“限抗令”的颁布，寻找新的防治消化道疾病的方案已迫在眉睫。

抗菌肽在机体对抗感染及炎症的过程中发挥了重要作用，并且具有其独特优势。

但抗菌肽分子小,体内提取纯化存在一定的困难，化学合成法对技术和成本要求比较高，基因工程方法尚不成熟，因此，抗菌肽的应用受到了一定的限制[4]。

但抗菌肽具有可以在外界刺激下诱导产生的特性，因此，通过外源性途径促进内源性抗菌肽的表达，是一种非常经济有效的策略[4]。

昆虫天然抗菌肽的分子结构与抗菌机理研究随着抗生素的广泛使用，细菌对抗生素的耐药性越来越严重。

因此，寻找替代治疗方案变得尤为重要。

昆虫天然抗菌肽作为一种广泛存在于昆虫体内的免疫分子，因其优良的抗菌特性而备受研究者的关注。

本文将介绍昆虫天然抗菌肽的分子结构与抗菌机理的最新研究进展。

一、昆虫天然抗菌肽的分子结构昆虫天然抗菌肽包括两种主要类型：线性和环状肽。

其中，线性肽由氨基酸单元组成，而环状肽则是通过一个或多个脯氨酸残基的内酯化而形成的环状结构。

线性肽和环状肽都是由20-50个氨基酸残基组成，这些残基的序列和长度可以不同。

昆虫天然抗菌肽的丰度也因昆虫种类而异。

例如，蚂蚁体内的抗菌肽丰度要比蝗虫体内的要高。

二、昆虫天然抗菌肽的抗菌机理昆虫天然抗菌肽具有抗菌活性，可以杀死各种类型的病原体。

它的抗菌机理体现在以下几个方面：（一）破坏细胞膜昆虫天然抗菌肽可以与细菌表面的膜脂层相互作用，导致细菌细胞膜的破坏或变形。

这种作用机制被称为“膜溶解作用”，其效果类似于使用碱性溶液清洗细菌细胞。

（二）进入细胞内部破坏昆虫天然抗菌肽不仅可以与细胞膜相互作用，还可以穿透细胞膜进入细胞内部，直接作用于细胞的DNA和RNA。

这种作用机制被称为“靶向核酸作用”，其效果相当于使用DNA分子笼罩物抵抗细菌细胞内的DNA损伤。

（三）调节免疫反应昆虫天然抗菌肽可以与人类和动物的免疫细胞相互作用，增强免疫细胞的抗菌能力。

它可以促进巨噬细胞和T细胞的生成，从而增强人体的抗病能力。

它还可以作为一种免疫调节剂，促进人体免疫系统的平衡。

三、昆虫天然抗菌肽在医学方面的应用由于昆虫天然抗菌肽具有广泛的活性谱和极高的抗菌效果，因此在医学领域中应用前景广阔。

一些具体的应用包括：（一）治疗感染昆虫天然抗菌肽可以作为一种新型的抗生素来治疗感染疾病。

不同类型的抗菌肽可以结合不同的病原体，并根据它们的细胞膜成分和其他特定的生物化学特性改变其抗菌效果。

（二）开发创新的医疗器械昆虫天然抗菌肽可以在医疗器械中起到抗菌作用。

基于深度学习的抗菌肽发现及抗菌活性研究基于深度学习的抗菌肽发现及抗菌活性研究导言抗菌肽是一类具有广谱抗菌活性的小分子肽链，具有较强的杀菌作用和短周期的生物降解特性，被广泛应用于传染病预防和治疗。

传统的抗菌肽发现方法耗时且费力，而新兴的深度学习技术为抗菌肽的发现提供了新的途径。

本文旨在探讨基于深度学习的抗菌肽发现及其抗菌活性研究进展，以及深度学习在该领域的应用前景。

一、抗菌肽的发现及特性抗菌肽（Antimicrobial peptides，AMPs）是一类在自然界广泛存在的小分子肽链。

它们能够直接杀死或抑制细菌、真菌、病毒和寄生虫等微生物的生长和复制。

与传统的抗生素相比，抗菌肽具有以下独特特性：1）广谱抗菌活性，对多种微生物具有抑制作用；2）较低的耐药性，难以被细菌产生耐药机制；3）快速杀菌作用，具有较短的生物降解周期。

二、传统抗菌肽发现方法的局限性传统的抗菌肽发现方法主要包括生物学筛选法、合成筛选法和计算机方法。

其中，生物学筛选法是通过从自然界的生物体中分离和鉴定出具有抗菌活性的肽，但该方法耗时且费力；合成筛选法则是通过合成大量的肽杂交库进行活性筛选，但成本较高；计算机方法则是通过计算机模拟来进行肽库筛选，但准确度较低。

三、深度学习在抗菌肽发现中的应用近年来，随着深度学习技术（如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络）的快速发展，其在抗菌肽发现中的应用越来越受到关注。

深度学习不仅能够通过对大规模的肽序列数据进行学习和训练，发现新的抗菌肽序列，还能够预测抗菌肽的抗菌活性和毒性。

1. 抗菌肽序列预测深度学习可以通过学习肽序列的语义和结构特征来预测其是否具有抗菌活性。

通过构建卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型，可以对肽序列中的保守模式、氨基酸组成和结构特征等进行分析，从而提高抗菌肽序列的预测准确性。

2. 抗菌肽抗菌活性预测深度学习还可以通过学习抗菌肽与微生物之间的相互作用关系，预测抗菌肽的抗菌活性。