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Enregistrement W1804348587 · doi:10.1111/mmi.12773

Identification of molecular mechanisms used by <scp><i>F</i></scp><i>inegoldia magna</i> to penetrate and colonize human skin

2014· article· en· W1804348587 sur OpenAlexafffund
Elizabeth C. Murphy, Matthias Mörgelin, Dieter P. Reinhardt, Anders I. Olin, Lars Björck, Inga-Maria Frick

Notice bibliographique

RevueMolecular Microbiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchLunds UniversitetKungliga Fysiografiska Sällskapet i LundVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet FormasRoyal Society
Mots-clésBiologyMicrobiologyBasement membraneDermisSerine proteaseHuman skinBacteriaProteasesEpidermis (zoology)Cell biologyImmunologyProteaseBiochemistryAnatomyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finegoldia magna is a Gram-positive anaerobic commensal of the human skin microbiota, but also known to act as an opportunistic pathogen. Two primary virulence factors of F. magna are the subtilisin-like extracellular serine protease SufA and the adhesive protein FAF. This study examines the molecular mechanisms F. magna uses when colonizing or establishing an infection in the skin. FAF was found to be essential in the initial adherence of F. magna to human skin biopsies. In the upper layers of the epidermis FAF mediates adhesion through binding to galectin-7 - a keratinocyte cell marker. Once the bacteria moved deeper into the skin to the basement membrane layer, SufA was found to degrade collagen IV which forms the backbone structure of the basement membrane. It also degraded collagen V, whereby F. magna could reach deeper dermal tissue sites. In the dermis, FAF interacts with collagen V and fibrillin, which presumably helps the bacteria to establish infection in this area. The findings of this study paint a clear picture of how F. magna interacts with human skin and explain how it is such a successful opportunistic pathogen in chronic wounds and ulcers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations57
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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