Reactive metal boride nanoparticles trap lipopolysaccharide and peptidoglycan for bacteria-infected wound healing

肽聚糖 炎症 脂多糖 细菌 体内 化学 微生物学 体外 生物化学 生物 免疫学 遗传学 生物技术
作者
Yun Meng,Lijie Chen,Yang Chen,Jieyun Shi,Zheng Zhang,Yiwen Wang,Fan Wu,Xingwu Jiang,Wei Yang,Li Zhang,Chaochao Wang,Xianfu Meng,Yelin Wu,Wenbo Bu
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:13 (1): 7353-7353 被引量:145
标识
DOI:10.1038/s41467-022-35050-6
摘要

Bacteria and excessive inflammation are two main factors causing non-healing wounds. However, current studies have mainly focused on the inhibition of bacteria survival for wound healing while ignoring the excessive inflammation induced by dead bacteria-released lipopolysaccharide (LPS) or peptidoglycan (PGN). Herein, a boron-trapping strategy has been proposed to prevent both infection and excessive inflammation by synthesizing a class of reactive metal boride nanoparticles (MB NPs). Our results show that the MB NPs are gradually hydrolyzed to generate boron dihydroxy groups and metal cations while generating a local alkaline microenvironment. This microenvironment greatly enhances boron dihydroxy groups to trap LPS or PGN through an esterification reaction, which not only enhances metal cation-induced bacterial death but also inhibits dead bacteria-induced excessive inflammation both in vitro and in vivo, finally accelerating wound healing. Taken together, this boron-trapping strategy provides an approach to the treatment of bacterial infection and the accompanying inflammation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
明理宛秋发布了新的文献求助10
1秒前
思源应助常常嘻嘻采纳,获得10
2秒前
木子发布了新的文献求助10
3秒前
wanci应助xuan采纳,获得10
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
8秒前
搜集达人应助文艺的映萱采纳,获得10
8秒前
灵运发布了新的文献求助10
9秒前
领导范儿应助坚强的茗茗采纳,获得10
10秒前
大知闲闲应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
xing_xing应助科研通管家采纳,获得60
10秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
大知闲闲应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
cqk123应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
无花果应助zyy1114采纳,获得10
12秒前
12秒前
mon完成签到,获得积分10
15秒前
常常嘻嘻发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
17秒前
APTX4869完成签到,获得积分10
17秒前
nikole发布了新的文献求助10
17秒前
Akim应助miao采纳,获得10
17秒前
flyingdragon发布了新的文献求助10
17秒前
19秒前
福尔摩曦完成签到,获得积分10
19秒前
Criminology34应助渡边曜采纳,获得10
21秒前
lulu涵完成签到 ,获得积分10
21秒前
学术孤儿应助TSY666采纳,获得20
22秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583719
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162388
关于积分的说明 19606979
捐赠科研通 7165685
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266302
关于科研通互助平台的介绍 2431200
邀请新用户注册赠送积分活动 2257786