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Enregistrement W1600819421 · doi:10.1139/y10-014

Dealing with oxidative stress and iron starvation in microorganisms: an overviewThis review is one of a selection of papers published in a Special Issue on Oxidative Stress in Health and Disease.

2010· review· en· W1600819421 sur OpenAlexafffundvenue
Julie-Anna M. Benjamin, Guillaume Desnoyers, Audrey Morissette, Hubert Salvail, Éric Massé

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute of Circulatory and Respiratory HealthCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésOxidative stressStarvationBacteriaBiologyAdaptation (eye)Transfer RNAOxidative phosphorylationIntracellularMicrobiologyCell biologyBiochemistryRNAGeneticsGeneNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron starvation and oxidative stress are 2 hurdles that bacteria must overcome to establish an infection. Pathogenic bacteria have developed many strategies to efficiently infect a broad range of hosts, including humans. The best characterized systems make use of regulatory proteins to sense the environment and adapt accordingly. For example, iron-sulfur clusters are critical for sensing the level and redox state of intracellular iron. The regulatory small RNA (sRNA) RyhB has recently been shown to play a central role in adaptation to iron starvation, while the sRNA OxyS coordinates cellular response to oxidative stress. These regulatory sRNAs are well conserved in many bacteria and have been shown to be essential for establishing a successful infection. An overview of the different strategies used by bacteria to cope with iron starvation and oxidative stress is presented here.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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