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许多抗菌肽可直接破坏细菌膜，但同时也会损伤哺乳动物膜。因此，破译控制抗菌肽膜选择性的规则是发展它们治疗用途的核心。然而，由于氨基酸序列的组合空间较大，即使对于短肽来说，这类研究也是非常困难的。 在此， 德克萨斯大学奥斯汀分校 Bryan W. Davies 等人 描述了一种同时测量数千个肽序列变体的抗菌肽活性损失或维持的方法，以及它在Protegrin-1（一种强效但有毒的抗菌肽）中的应用，以确定其序列中残基的位置重要性和灵活性，同时识别膜选择性变化的变体。更具细菌选择性的变体保持了膜结合的二级结构，同时避免了芳香残基和半胱氨酸对。用作者的数据集训练的机器学习模型准确预测了超过570万种Protegrin-1变体的膜特异性活性，并确定了一种变体，该变体在腹腔感染的小鼠模型中显示出显著降低的毒性和活性保留。这一高通量方
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